Kennissystemen voor ondernemingen
We ontwerpen Retrieval-Augmented Generation-systemen die informatie uit uw echte bedrijfsgegevens halen. Gebruik één RAG-basis om interne teams en klantgerichte assistenten te ondersteunen met gefundeerde antwoorden, bronverwijzingen en gecontroleerde toegang.
Geleverd vanuit Brussel voor Belgische, Nederlandse, Duitse en Europese teams die behoefte hebben aan een AVG-bewuste AI-implementatie zonder vendor lock-in.
Wat is RAG?
Retrieval-Augmented Generation betekent dat AI tijdens de uitvoering antwoorden genereert op basis van uw echte bedrijfsgegevens, en niet alleen op basis van het modelgeheugen.
Waarom RAG anders is dan een gewone chatbot
Traditionele chatbots vertrouwen op vaste flows of een generiek geheugen. RAG haalt eerst context op uit uw actuele gegevens en genereert vervolgens een daarop gebaseerd antwoord.
- Antwoorden zijn gekoppeld aan opgehaalde broninhoud.
- Bronverwijzingen vergroten het vertrouwen van zowel teams als klanten.
- Vernieuwingspijplijnen houden antwoorden afgestemd op updates.
- Eén RAG-kern kan interne en externe kanalen bedienen.
RAG in eenvoudige bewoordingen
Koppel gegevens, haal de juiste context op en antwoord met onderbouwing.
1) Databronnen
Documenten, chats, tickets, CRM, producthandleidingen en besloten API's.
2) Retrievallaag
Chunking, embeddings, ranking en toestemmingsfilters.
3) Onderbouwd antwoord
Antwoorden met bronverwijzingen, vangrails en kanaalspecifieke opmaak.
Eén RAG-kern, twee resultaten
Gebruik dezelfde kennisbasis voor bedrijfsactiviteiten en klantgerichte ervaringen.
Interne assistentervaringen
Help medewerkers en operationele teams om snel betrouwbare antwoorden te krijgen uit beleidsdocumenten, SOP's en operationele kennis.
- Beleids- en procesassistent voor HR, IT, operations en financiën.
- Assistentondersteuning voor support-, customer-success- en operationele teams.
- Playbooks raadplegen voor onboarding en escalaties.
- Beschikbaar in Slack, Teams, interne portalen en apps.
Assistentervaringen voor klanten
Geef klanten nauwkeurige, contextuele antwoorden op basis van uw goedgekeurde documenten, producthandleidingen en bedrijfsregels.
- Websiteassistent voor presales- en supportvragen.
- Copilot in het product voor functiebegeleiding en probleemoplossing.
- Consistente antwoorden via chat, tickets en berichten.
- Gepersonaliseerde antwoorden op basis van klant- en productcontext.
RAG-oplossingen die we leveren
End-to-endimplementatie, van kennisarchitectuur tot productie-implementatie.
Use-case-mapping
Definieer prioritaire interne klanttrajecten en klanttrajecten waarin RAG de meeste waarde oplevert.
Dataconfiguratie
Schoon brondocumenten, API's en databases op, normaliseer ze en verbind ze met elkaar.
Indexeringsontwerp
Configureer de chunkingstrategie, embeddingmodellen en metadatatags.
Retrievalafstemming
Optimaliseer ranking, re-ranking en query rewriting voor hoge precisie.
Prompt-engineering
Ontwerp systeemprompts, bronvermeldingsformaten en veilige terugvalpatronen.
Implementatie
Rol uit naar webchat, copilots in producten en interne teamomgevingen.
Hoe we RAG bouwen en opschalen
Een praktische uitrol van strategie tot productie voor team- en klantkanalen.
Afbakening
Selecteer prioritaire interne trajecten en klanttrajecten, gegevensbronnen en succescriteria.
Bouw retrieval
Implementeer indexering, retrieval, toegangscontroles en evaluatiedatasets.
Integreer kanalen
Implementeer in websitechat, copilots in producten en interne teamomgevingen.
Optimaliseren
Volg de resultaten, optimaliseer de kwaliteit van de retrieval en verbeter het antwoordgedrag in de loop van de tijd.
Dekking van bronverwijzingen
Houd antwoorden verifieerbaar met consistente bronverwijzingen.
Retrievalkwaliteit
Verbeter de relevantie, verminder gemiste resultaten en vergroot het vertrouwen in antwoorden.
Toegangs- en veiligheidsregels
Pas rolbewuste informatieophaling en veilig terugvalgedrag per kanaal toe.
Veelgestelde vragen
Wat is RAG en waarin verschilt het van een gewone chatbot?
Kan één RAG-opzet zowel interne als klantgerichte assistenten aandrijven?
Welke databronnen kunnen worden gekoppeld?
Bevatten RAG-antwoorden bronvermeldingen?
Hoe vaak kan de kennisindex worden bijgewerkt?
Kunt u bepalen wat interne gebruikers en klanten mogen zien?
Kunt u RAG integreren in onze website, ons product en onze interne tools?
Hoe evalueert en verbetert u de RAG-kwaliteit na de lancering?
Bekijk dit in de praktijk
90% sneller gegevens terugvinden: AI-kennisassistent voor ondernemingen
85% sneller documenten terugvinden: AI-kennissysteem voor advocatenkantoren
Geïnteresseerd in Bedrijfskennis?
Vertel ons over uw use case. We beoordelen of deze dienst geschikt is en hoe u aan de slag kunt gaan.