Onlangs heeft OpenAI de ChatGPT-plugins geïntroduceerd, waardoor ieders persoonlijke assistent kan communiceren met internet en andere diensten. Bij Datastreams kregen we vroegtijdige toegang tot de ChatGPT-plugins – alpha release. We hebben onze creativiteit de vrije loop gelaten en gekeken welke innovatieve oplossingen we kunnen bedenken voor ChatGPT-plugins in combinatie met het Datastreams-platform.
Het vinden van de juiste databronnen
Een van de grootste uitdagingen bij het starten van een dataproject is het vinden van geschikte databronnen. Daarom kwamen we op het idee om ChatGPT te voeden met alle datacatalogi die het Datastreams-platform biedt. Deze datacatalogi bevatten metadata over de datasets, zoals de variabelen en privacylabels voor gevoelige gegevens. Het Datastreams-platform maakt ook gebruik van AI om automatisch privacygevoelige gegevens te classificeren.
ChatGPT-plugins en Datastreams: Een krachtige combinatie
Om ChatGPT te verbinden met de databronnen, hebben we een applicatie ontwikkeld die fungeert als een privé gehoste knowledge base met interne documentatie. Vervolgens schreven we een ChatGPT-plugin die met deze applicatie kan communiceren. Wanneer je een vraag stelt aan ChatGPT met de Datastreams-plugin geactiveerd, wordt je eigen knowledge base geraadpleegd en zoekt onze applicatie naar relevante informatie om je vraag te beantwoorden. Deze informatie wordt vervolgens teruggegeven aan ChatGPT, zodat je realtime, up-to-date en privé-informatie kunt gebruiken.
In ons voorbeeld hebben we onze privé gehoste knowledge base gevuld met alle publieke datacatalogi die beschikbaar zijn in het Datastreams-platform. Dit omvat actuele huurregisters, energiegebruik van woningen en privédatasets zoals onze cookie repository.
Een praktijkvoorbeeld: Woningbouwproject voor Gemeente Maashorst
Gemeente Maashorst werkt aan een woningbouwproject om tegemoet te komen aan de woningbehoefte. Dit project vereist een datagedreven aanpak en een integrale samenwerking tussen verschillende belanghebbenden. Het Datastreams-platform faciliteert deze samenwerking en biedt inzicht in relevante databronnen.
Na het invoeren van de projectinformatie in ChatGPT, instrueren we het om onze plugin te gebruiken om naar relevante databronnen te zoeken.
ChatGPT komt snel met interessante resultaten, zoals datasets met die te maken hebben met samenwerkingen tussen provincie en gemeenten, en een dataset die te maken heeft met woningbouwprojecten.
We kunnen zelfs doorvragen op specifieke datasets en vragen stellen over welke data er in de dataset te vinden is. Maar je kunt ook bijvoorbeeld vragen wie de maker is en wat de kosten van de dataset zijn.
Naadloze integratie via Datastreams platform
Alle datasets die ChatGPT identificeert, zijn direct toegankelijk via het Datastreams-platform en kunnen eenvoudig worden toegevoegd aan een Datastreams project. Vervolgens kunnen gebruikers via streams de gegevens naar externe platformen sturen. In het geval van Gemeente Maashorst willen ze de gegevens visualiseren met behulp van ArcGIS. Ze kunnen eenvoudig een stream maken en de gegevens naar ArcGIS sturen.
Conclusie: Efficiëntie en succes in complexe dataprojecten
De combinatie van ChatGPT en Datastreams biedt een efficiënte en krachtige oplossing voor het vinden en benutten van relevante databronnen in complexe dataprojecten. Door gebruik te maken van de nieuwste AI-technologieën kunnen bedrijven en overheden beter geïnformeerde beslissingen nemen en hun projecten succesvol realiseren.
Als u geïnteresseerd bent in het benutten van deze innovatieve oplossingen voor uw eigen dataprojecten, neem dan contact met ons op. We helpen u graag bij het navigeren door de uitdagingen van datagedreven besluitvorming en het maximaliseren van de waarde van uw gegevensbronnen.
Feel free to contact me, and I will be more than happy to answer all of your questions.