Bedrijfskennis en RAG-systemen
Implementatie van veilige RAG-systemen: snelle zoekopdracht in interne voorschriften, instructies en documenten. Vertrouwelijke informatie lekt nergens.
Voor wie en voor welke taken geschikt
- ✓Bedrijven met complexe voorschriften, talloze procedures of juridische documenten
- ✓Technische ondersteuning van de tweede en derde lijn
- ✓HR-afdelingen die voortdurend nieuw personeel aannemen
Welk probleem de oplossing oplost
Mensen besteden wekelijks tientallen uren aan het zoeken naar het juiste bestand op Google Drive, het vragen van collega's en het herlezen van 50 pagina's voorschriften. Informatie veroudert. Nieuwe medewerkers hebben veel tijd nodig om zich in te werken. En fouten in de naleving kosten bedrijven geld — en niet weinig.
Functionele mogelijkheden
Fasen van realisatie en implementatie
Audit en documentopruiming
We analyseren de structuur van documenten en verwijderen verouderde versies en inconsistenties.
Indexeren en creëren van een vector database
We splitsen teksten in betekenisvolle fragmenten en slaan ze op in een vectorrepository (Qdrant / pgvector).
Instellen van het verificatiemechanisme
We configureren verzoeken aan LLM met een strikte regel: alleen antwoorden wanneer er directe bevestiging in de gegeven context is.
Integratie in werkruimten
We verbinden de assistent met Slack, Telegram of de interne webinterface van het team.
Inputgegevens en benodigde integraties
- ·Repositories: Google Drive, Notion, lokale documentarchieven
- ·Vector databases: Qdrant, PostgreSQL (pgvector), Pinecone
- ·Waar medewerkers het gebruiken: Slack, Telegram of een privé webportaal
Grenzen van automatisering en beperkingen
We zeggen vooraf eerlijk wat het systeem niet kan. Dat is makkelijker dan achteraf omgaan met verkeerde verwachtingen:
- ✕RAG zal geen fouten corrigeren die al in uw voorschriften staan
- ✕Antwoorden zijn alleen zo kwalitatief als de geüploade bestanden actueel zijn
- ✕U heeft een verantwoordelijke redacteur nodig die de database actueel houdt
Principe van de kostenberekening
De kosten zijn afhankelijk van het volume van de documentatie, het aantal toegangsrollen en waar de repository zich bevindt: in de cloud of op uw server.
Corporate Onboarding Assistent
In de eerste 3–4 weken zoeken nieuwkomers voornamelijk informatie. Hoe vraag ik verlof aan? Waar zijn de wachtwoorden voor de diensten? Wie keurt facturen goed? Wat is de regelgeving voor het beantwoorden van klanten? Mentoren en HR worden overweldigd door dezelfde vragen.
Bekijk het scenarioschema →Veelgestelde vragen over de dienst
Zullen onze handelsgeheimen online lekken?▾
Nee. We werken via privé-eindpunten of lokale vector databases. Gegevens zijn daar versleuteld en providers gebruiken ze niet voor het hertrainen van algemene modellen.
En als het reglement is bijgewerkt?▾
Het systeem indexeert automatisch het gewijzigde document — via webhook of tijdens de geplande synchronisatie van de repository.
Hoe kan ik controleren of het antwoord waar is?▾
De assistent geeft altijd een klikbare link: de titel van het document, de sectie en de alinea waaruit het feit afkomstig is. U kunt het openen en verifiëren.
Wilt u over uw proces sparren?
We bekijken hoe alles nu bij u werkt, checken of AI hier echt nodig is, en maken een plan voor de eerste pilot.
Mijn vraag besprekenAndere diensten
- AI Chatbots voor Verkoop en Ondersteuning
- AI-agenten voor bedrijven
- Audit van bedrijfsprocessen voor AI-implementatie
- Automatisering van documentverwerking
- Integratie van CRM, websites en systemen via API
- Marketing- en inhoudsautomatisering
- Ontwikkeling van websites, webshops en CRM
- Verkoopautomatisering en CRM
Laten we beginnen met uw proces: Bedrijfskennis en RAG
Beschrijf het proces dat tijd opslokt van je team. We laten je zien wat je hier kunt automatiseren, welke data daarvoor nodig zijn en waar je het best begint.