Maak interne informatie toegankelijk met AI, relevante bronnen en passende toegangsrechten.
Bespreek jouw uitdagingJe team zoekt regelmatig in procedures, handleidingen of andere interne documenten. Een AI-kennisassistent of RAG-systeem is relevant wanneer antwoorden uit eigen bronnen moeten komen en gebruikers kunnen terugzien waarop een antwoord is gebaseerd.
Een selectie van bronnen, voorbeeldvragen en toegangsregels voor een eerste toepassing. Ik werk uit hoe bronverwijzingen, actualisatie en antwoorden bij ontbrekende informatie moeten werken.
Geef medewerkers één ingang naar de informatie die zij mogen gebruiken.
Meer over deze dienstMaak bedrijfskennis vindbaar met antwoorden die teruggaan naar de bron.
Meer over deze dienstStel vragen aan je documenten en vind de passages waarop het antwoord is gebaseerd.
Meer over deze dienstBouw een RAG-systeem dat relevante bedrijfsinformatie toevoegt aan AI-antwoorden.
Meer over deze dienstOntwerp een AI-omgeving rond de vereisten voor toegang, opslag en verwerking van je bedrijfsdata.
Meer over deze dienstBekijk deze geselecteerde uitleg bij de diensten hierboven. Iedere video verwijst naar het bronartikel, het transcript en passende projecttools.
1:39Onderzoek een fictief antwoord over bedrijfsdocumenten en leer passages, voorwaarden, ontbrekende kennis en tegenstrijdige versies afzonderlijk controleren.
BronartikelChat met Bedrijfsdocumenten
1:45Zie met een fictieve procedurevraag hoe je fouten in een RAG-systeem herleidt naar ontbrekende bronnen, gemiste passages, antwoordgebruik of toegangscontrole.
BronartikelRAG systeem laten bouwen met eigen bedrijfsdata
1:46Volg de levensloop van een fictieve werkinstructie en ontdek hoe bronhouders, versies, toegangsrechten en verwijdering een AI-kennisbank beheersbaar maken.
BronartikelAI Knowledge BaseKies documenten en gebruikersgroepen, leg vast welke versie leidend is en bepaal wie de inhoud beheert.
Test of de juiste passage wordt gevonden, correct wordt gebruikt en herkenbaar wordt geciteerd; neem vragen zonder antwoord mee.
Spreek af hoe gewijzigde bronnen en rechten worden verwerkt en hoe onjuiste antwoorden worden gemeld en onderzocht.
Bij Eleads combineerde Ricardo RAG, embeddings en vector search voor semantische matching van aanvragen. De case beschrijft retrieval toegepast op leadinformatie in een operationele workflow.
Projectervaring van Ricardo van der Spoel vanuit Van der Spoel Development.
Kies één taak uit de diensten hierboven. Beschrijf het huidige proces, de beschikbare informatie en degene die het resultaat kan goedkeuren. Vergelijk daarna de randvoorwaarden en oplevercriteria op de bijbehorende dienstpagina. De oorspronkelijke documentatie hieronder helpt je de technische keuzes te onderzoeken.
Maak je projectbriefTechnische basis voor de onderdelen van RAG.
Voorbeeld van incrementele actualisering in Microsoft Graph.
Platformvoorbeeld van zoeken met gebruikersgebonden filters.
Controles op upload, opslag en bestandsverwerking.
