AI-toepassingen en kennis

RAG-ontwikkeling

Een taalmodel is niet beter dan wat u het voorlegt. De meeste teleurstellende antwoorden zijn ophaalfouten in modelkleren: de juiste passage bestond en werd nooit opgehaald. Wij bouwen en stemmen de ophaallaag af en meten haar vervolgens, zodat het model redeneert vanuit het juiste bewijs.

Bespreek uw AI-initiatief Diensten

Het zakelijke vraagstuk

De demo werkte omdat het corpus klein was

Naïef vectorzoeken presteert goed op een paar honderd documenten en zakt hard weg voorbij een paar honderdduizend. Segmentatie scheidt een tabel van zijn kop. Semantisch verwante passages verdringen degene die werkelijk gezaghebbend is. Actualiteit verliest van gelijkenis, dus een vervallen beleid komt boven het geldende. Niets daarvan is zichtbaar zonder meting, dus teams gaan live, krijgen plausibele antwoorden, en ontdekken het foutpercentage pas als iemand handelt op een verkeerd antwoord.

Wat we doen

Het ophalen bouwen en het dan bewijzen

We beginnen met een evaluatieset uit echte vragen en bronnen met bekend juiste antwoorden, want je kunt niet afstemmen wat je niet kunt scoren. Daarna werken we de keten door: segmentatie die documentstructuur respecteert, hybride zoeken dat trefwoord en vector combineert, metadatafilters voor actualiteit en gezag, en herrangschikking op de shortlist. Waar relaties tussen entiteiten zwaarder wegen dan passagegelijkenis gebruiken we een graaf in plaats van te doen alsof vectoren volstaan. Elke wijziging wordt tegen dezelfde set gescoord, zodat verbetering wordt aangetoond en niet beweerd.

RAG-ontwikkeling

Expertise

RAG voor de onderneming
Geavanceerde RAG
GraphRAG
Hybride zoeken
Vectorzoeken
Optimalisatie van ophalen
RAG-evaluatie

Veelvoorkomende toepassingen

Een klantgerichte assistent zo verankeren dat elke bewering herleidbaar is tot een gepubliceerd document.
Zoeken over contracten heen waar het antwoord afhangt van welke overeenkomst geldt, niet van woordgelijkenis.
Technische documentatie doorzoeken waar de juiste passage een tabel of een bijschrift is.
Een bestaande assistent herbouwen die plausibel antwoordt maar vaak genoeg fout zit om het vertrouwen kwijt te zijn.

Hoe we leveren

Afbakenen

De vraag omzetten in een specificatie: wie gebruikt het, wat is een juist antwoord, wie beslist.
Verankeren

Koppelen aan de inhoud en systemen die de antwoorden bevatten, met respect voor bestaande rechten.
Evalueren

Scoren tegen een gelabelde set uit uw eigen gevallen, voordat iemand van buiten het ziet.
Uitrollen en beheren

Gefaseerde release met bewaking, kostenbeheersing en een regressieset die de kwaliteit bewaakt.

Technologie

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

Beveiliging en governance

Antwoorden zijn verankerd in uw eigen inhoud en dragen bronvermeldingen, zodat een lezer ze kan controleren. Het ophalen respecteert de rechten die al op de bron staan, wat betekent dat een gebruiker via de toepassing nooit ziet wat hij rechtstreeks niet zou kunnen openen. Prompts, opgehaalde context en antwoorden worden gelogd voor audit, en de evaluatie loopt doorlopend in plaats van eenmalig bij de lancering.

Samenwerkingsmodellen

AI-project

Wij nemen de verantwoordelijkheid voor het ontwerpen en opleveren van een afgebakende AI-oplossing.

Toegewijd AI-team

Langlopende toegewijde engineeringcapaciteit, gebouwd rond uw techniek en uw manier van opleveren.

Beheerde AI

Wij beheren, bewaken en verbeteren doorlopend AI-systemen in productie.

Waarom TeamExtension.ai

We meten voordat we afstemmen

Het meeste ophaalwerk gaat op gevoel: segmentgrootte wijzigen, een paar antwoorden lezen, besluiten dat het beter voelt. Wij bouwen eerst de gelabelde set, wat weinig spectaculair is en het hele verschil maakt tussen afstemmen en gokken. Het laat u bovendien een regressieset na, zodat een modelupdate over een half jaar de kwaliteit niet stilletjes kan verslechteren.

Geselecteerde klanten

Veelgestelde vragen

Hoe meten jullie of het ophalen goed is?

Tegen een gelabelde set echte vragen, gekoppeld aan de passages die ze werkelijk beantwoorden. We rapporteren of de juiste passage überhaupt is opgehaald en op welke plek. Antwoordkwaliteit wordt apart gescoord, want een goed antwoord uit de verkeerde bron blijft een fout.

Hebben we een vectordatabase nodig?

Vaak niet. pgvector binnen een bestaande PostgreSQL verwerkt heel veel bedrijfslasten zonder extra infrastructuur om te beheren. We adviseren een aparte vectoropslag wanneer schaal of functionaliteit dat rechtvaardigt, niet standaard.

Wat is GraphRAG en hebben we dat nodig?

Het haalt op over een graaf van entiteiten en relaties in plaats van over losse passages. De extra complexiteit verdient zich terug wanneer antwoorden afhangen van verbanden tussen documenten, bijvoorbeeld eigendomsketens of afhankelijkheden. Voor de meeste vragen over lopende tekst presteert hybride zoeken met herrangschikking beter voor minder moeite.

Kunnen jullie een systeem verbeteren dat we al bouwden?

Ja, en dat komt vaak voor. We beginnen met het bouwen van de evaluatieset en het meten van wat er is. Dat lokaliseert de fout meestal precies, en de oplossing is vaak smaller dan een herbouw.

Hoe blijft dit accuraat terwijl inhoud verandert?

Indexering volgt de bron op schema of bij wijzigingsmelding, en de evaluatieset draait doorlopend in plaats van eenmalig. Ophaalkwaliteit wordt bewaakt zoals elke andere productiemetriek.

Gerelateerde expertise

AI-toepassingen en kennis

Bedrijfskennis met AI

Maak van versnipperde interne kennis veilige ondersteuning die bestaande rechten respecteert.

Meer informatie

AI-data en modellen

Data-engineering voor AI

De pijplijnen, kwaliteitscontroles en vectoropslag waarvan AI-systemen afhangen om te kloppen.

Meer informatie

AI-data en modellen

Modelengineering

Fijnafstemming, embeddings, optimalisatie en uitserveren, inclusief opensource en zelf gehoste modellen.

Meer informatie

Bespreek uw AI-initiatief

Ophaalsystemen die antwoorden verankeren in uw eigen inhoud, met bronvermelding en meetbare nauwkeurigheid.

Spreek een AI-expert Start een AI-assessment