Uw documenten. Één AI. Nul hallucinaties.
RAG verbindt uw kennisbanken met generatieve AI: elk antwoord is verankerd in uw officiële gegevens, met de exacte bron en relevantiescore.
De AI die weet wat ze zegt.
Een standaard LLM genereert plausibele antwoorden - niet noodzakelijk ware. RAG keert deze logica om: vóór het genereren haalt de AI de exacte passages op uit uw documenten die de vraag beantwoorden.
Resultaat: elk antwoord is traceerbaar, bronvermeld en verifieerbaar. Uw supportteams, klanten en interne tools krijgen betrouwbare informatie - geen hallucinaties.
Indexeer alles. Bevraag om het even wat.
Documentingestie
PDF, Notion, Confluence, Salesforce, SharePoint - intelligente chunking, text-3-large embeddings, indexering in uw vector DB (Pinecone, pgvector, Qdrant).
Semantisch zoeken
Verder dan zoekwoorden: onze engine begrijpt de betekenis van elke zoekopdracht en geeft de meest relevante passages terug met hun cosine-similariteitsscores.
Knowledge base-chatbot
Supportchatbot, interne assistent of klant-FAQ - verbonden met uw RAG-kennisbank met bronvermeldingen en automatische menselijke escalatie.
Auto-gegenereerde slimme FAQ
Het systeem identificeert de meest gestelde vragen in uw tickets en genereert automatisch antwoorden uit uw officiële documenten.
Verrijking van productfiches
Verbind uw productfiches met klantbeoordelingen, technische documentatie, concurrentievergelijkingen en SAV-data voor volledige antwoorden.
Analytics & continue verbetering
RAGAS-dashboard: precisie, recall, faithfulness. Automatische feedbacklus voor re-ranking van bronnen en continue verbetering van de kennisbank.
Elke zoekopdracht getraceerd. Elke bron geciteerd.
Onze RAG-monitoringinterface toont in realtime alle zoekopdrachten, opgehaalde bronnen, relevantiescores en kwaliteitsmetrieken. Geen antwoord zonder bewijs.
- Query-log met bronnen en realtime scores
- RAGAS-metrieken (faithfulness, precisie, recall)
- Automatische waarschuwingen bij kwaliteitsdaling
- Gebruikersfeedback geïntegreerd in re-ranking
- Export van onbeantwoorde vragen ter verbetering
Van ruw document tot productie RAG in 3 dagen.
Audit & architectuur
Inventaris van uw documentbronnen, keuze van de vector DB, definitie van het chunking-schema en de embeddingstrategie op basis van uw domein.
- Broninventaris
- Gevalideerde architectuur
- Chunkingstrategie
Ingestie & indexering
Verbinding met bronnen (Notion API, Confluence, PDF-parsers), intelligente chunking, embedding-generatie en indexering in de vector DB met gestructureerde metadata.
- Bronnen verbonden
- Embeddings geïndexeerd
- Vector DB operationeel
RAG-pipeline & tests
Assemblage van de RAG-pipeline (retrieval + generatie), precisietests met RAGAS, optimalisatie van systeemprompts en validatie op uw echte use cases.
- RAG-pipeline live
- RAGAS-score > 90%
- Tests gevalideerd
Monitoring & verbetering
Realtime-monitoringdashboard, automatische feedbacklus, herindexering wanneer bronnen wijzigen en maandelijkse RAG-kwaliteitsrapporten.
- Live dashboard
- Kwaliteitswaarschuwingen
- Auto-herindexering
Alles over RAG knowledge base.
Tout ce que vous voulez savoir avant de déployer votre RAG.
RAG = Retrieval-Augmented Generation. De AI genereert niet vanuit zijn parameters - hij haalt eerst de exacte passages op uit uw documenten die de vraag beantwoorden, en genereert dan een antwoord verankerd in die bronnen. Resultaat: 0 hallucinaties, bronnen altijd geciteerd.
Een klassieke chatbot verzint plausibel. Een RAG haalt feitelijk op. Ons systeem garandeert dat elk antwoord uit uw officiële documenten komt - met de exacte bron en relevantiescore weergegeven.
24 uur om tot 10.000 documenten te indexeren. De initiële indexering duurt enkele uren afhankelijk van het volume, daarna worden nieuwe bronnen automatisch in realtime via webhook opgenomen.
Notion, Confluence, SharePoint, Google Drive, Salesforce, PDF, Word, SQL-databases, REST-API's - elke bron die gestructureerde of semi-gestructureerde data blootstelt. We verbinden ook uw CRM- en helpdesk-tools.
Pinecone voor grootschalige SaaS-projecten, pgvector (PostgreSQL) voor een 100% beheerde stack, Qdrant voor on-premise behoeften. We passen ons aan uw bestaande infrastructuur aan.
We gebruiken het RAGAS-framework: faithfulness (antwoord verankerd in bronnen), answer relevancy (relevantie), context precision (retrieval-kwaliteit). Doelscore > 90% vóór productie.
Nul hallucinaties. Bronnen altijd geciteerd.
Gratis documentaudit, RAG-architectuur gevalideerd in 24 uur, implementatie in 3 dagen. Uw data, uw AI, uw volledige controle.
Aanvullende expertises