Generatieve AI voor bedrijven
We bouwen functies met generatieve AI die antwoorden vanuit je eigen data, de juiste informatie vinden en modellen koppelen aan je systemen. Elk project krijgt evaluaties, monitoring en duidelijke afspraken over data, zodat je de kwaliteit ook na livegang kunt meten.
Generatieve AI: onze diensten
- RAG op maatChatbots en zoekfuncties die antwoorden vanuit je documenten, met bronnen en rechten.
- LLM-evaluatiesTestsets, regressietests en monitoring die laten zien of je AI beter wordt.
- Semantisch zoekenHybride zoeken met embeddings voor producten en kennis, afgesteld op echte zoekvragen.
- MCP-servers op maatVeilige MCP-servers die agents afgebakende, gelogde toegang geven tot interne systemen.
Zo pakken we het aan.
Eerst zoeken, dan genereren
De meeste kwaliteitsproblemen beginnen bij de verkeerde context. Daarom meten we wat er gevonden wordt voordat we afstellen hoe het model schrijft.
Gemeten op jouw data
We kiezen modellen, embeddings en prompts met testsets uit je eigen content en de vragen van je gebruikers.
Rechten en dataopslag in het ontwerp
Toegangsregels, maskering en hosting in de EU zitten vanaf de eerste sprint in de architectuur, klaar voor je securityreview.
Niet vast aan één aanbieder
Modellen zitten achter duidelijke interfaces en zijn uitwisselbaar. Zo stap je over op een beter, goedkoper of in de EU gehost model als dat zinvol is.
Gerelateerde cases.
- Juridisch
RAG-chatbot op maat die 3× sneller antwoordt vanuit de eerdere zaken van een advocatenkantoor
3×sneller antwoord uit kantoorkennis- RAG
- LangChain
- Hybride zoeken
- Retail
Semantisch zoeken met embeddings, met 24% hogere conversie van zoeken naar winkelwagen
+24%conversie van zoeken naar winkelwagen- Embeddings
- Semantisch zoeken
- Vectordatabase
- Verzekeringen
Hoe LLM-evaluaties een schadeassistent elke week laten releasen met 94% juiste antwoorden
94%juiste antwoorden, getest bij elke release- LLM-evaluaties
- Langfuse
- Promptfoo
Gebouwd met.
Alle technologieVerder lezen.
Een RAG-chatbot bouwen die in productie werkt
Wat er nodig is om van een veelbelovend RAG-experiment een chatbot te maken die mensen vertrouwen: inlezen, hybride zoeken, bronvermelding, rechten en evaluaties.
6 min leestijd
RAG vs fine-tuning: wat past bij je bedrijf?
RAG geeft een model je kennis op het moment dat het antwoordt. Fine-tuning vormt zijn gedrag. Hoe je kiest, wanneer je ze combineert en wat elke aanpak kost.
4 min leestijd
LLM evals: zo test je AI voor elke release
Een praktische aanpak voor LLM-evaluaties: bouw een testset uit echte zaken, combineer controles in code met beoordeling door een model en houd releases tegen die slechter scoren.
5 min leestijd
Veelgestelde vragen.
Systemen voor dagelijks gebruik die met je eigen data werken: RAG-chatbots en assistenten, semantisch zoeken, documenten inlezen en gegevens eruit halen, evaluaties en MCP-servers. We bouwen ze in bestaande producten of als losse toepassing.
Voor de meeste zakelijke toepassingen komt RAG eerst, omdat antwoorden dan gekoppeld blijven aan actuele documenten en de bronnen zichtbaar zijn. Fine-tuning helpt bij vaste formaten, vakjargon of goedkopere verwerking op grote schaal, en werkt goed samen met RAG.
Ja. We zetten modellen zoals Llama en Mistral op je eigen cloud of hardware als data je omgeving niet mag verlaten. Met evaluaties controleren we wat dat kost aan kwaliteit ten opzichte van commerciële modellen.
We documenteren datastromen, beperken en maskeren persoonsgegevens, hosten in de EU waar dat nodig is en bewaren logs die transparantie en toezicht ondersteunen. We helpen je het risiconiveau van het systeem te bepalen en de documentatie voor te bereiden die je complianceteam nodig heeft.
We kunnen het voor je beheren en verbeteren onder een supportovereenkomst, of het overdragen aan je team met documentatie, testsets en monitoring. Veel klanten beginnen met ons en nemen het stap voor stap over.