RAG-systemen: AI die uw bedrijf kent
Gjethe bouwt retrieval-augmented generation (RAG)-systemen waarmee AI vragen beantwoordt vanuit uw eigen documenten en gegevens, met verwijzingen naar de bron. We verzorgen inname vanuit pdf's, wiki's, helpcentra en databases, chunking en embeddings, hybride zoeken met reranking, toegangscontrole per gebruiker, evaluatie van antwoordkwaliteit en een chat- of API-interface.
- Gratis eerste adviesgesprek
- Schriftelijke offerte voor uw project
- Flexibele betaalmijlpalen
In één oogopslag
- Sources
- PDF, Word, wiki's, helpcentra, databases
- Answers
- Met bronvermeldingen
- Toegang
- Gefilterd op gebruikersrechten
- Interface
- Chat, API of in uw app
Definition
Wat is RAG-systemen?
Retrieval-augmented generation (RAG) is een techniek waarbij een AI-systeem eerst een verzameling documenten doorzoekt op passages die relevant zijn voor een vraag en daarna een antwoord genereert met alleen die passages, zodat antwoorden uw actuele informatie weerspiegelen en kunnen vermelden waar ze vandaan komen.
Een algemeen AI-model weet veel over de wereld en niets over uw contracten, beleid, producten of procedures. RAG verbindt de twee: het zoekt dingen op in uw materiaal voordat het antwoordt. Het grootste deel van de kwaliteit komt uit onopvallend werk (documenten opschonen, ze verstandig opdelen, de juiste passages ophalen en de resultaten meten) en daar steken wij het grootste deel van onze inspanning in. We testen antwoorden tegen echte vragen van uw team voordat iemand dagelijks op het systeem vertrouwt.
Voor wie is het?
Organisaties met grote kennisbanken
Beleid, procedures en handleidingen waarin medewerkers moeilijk kunnen zoeken, wat leidt tot herhaalde vragen en inconsistente antwoorden.
Supportteams
Medewerkers en klanten die accurate antwoorden nodig hebben uit productdocumentatie en eerdere tickets.
Juridische, compliance- en financiële teams
Contracten, regelgeving en rapporten waarbij antwoorden naar de exacte clausule of het exacte cijfer moeten verwijzen.
Producten die AI-zoeken toevoegen
SaaS- en contentproducten die willen dat gebruikers vragen stellen over hun eigen gegevens.
Wat is inbegrepen en wat u houdt
Wat is inbegrepen
- Inventarisatie van bronnen en toegangsvereisten
- Documentparsing voor pdf, Word, HTML en tabellen
- Opschonen, ontdubbelen en metadata
- Chunkingstrategie afgestemd op uw documenten
- Embeddings en vectorindex
- Hybride zoeken op trefwoord en semantiek
- Reranking voor precisie
- Antwoordgeneratie met bronvermeldingen
- Rechtenbewuste retrieval
- Automatische heroindexering wanneer content verandert
- Evaluatieset en kwaliteitsmetingen
- Chatinterface of API
Wat u ontvangt
Aan het einde overgedragen. Van u om te houden.
- Uitgerold RAG-systeem met inname-pijplijn
- Chatinterface of API voor uw applicaties
- Evaluatierapport: nauwkeurigheid, onderbouwing, kwaliteit van bronvermeldingen
- Beheertools voor bronnen en heroindexering
- Architectuur- en onderhoudsdocumentatie
Hoe werkt een RAG-systeem?
Twee pijplijnen: de ene bereidt uw content voor, de andere beantwoordt er vragen mee.
Indexeren: draait wanneer uw content verandert
Uw bronnen
PDF's, documenten, helpcentrum, databaserijen
Splitsen en opschonen
Opdelen in passages, met behoud van titels en metadata
Embedden
Elke passage omzetten in een vector
Vectoropslag
Pinecone, Qdrant, pgvector…
Beantwoorden: draait bij elke vraag
Vraag
Vanuit chat, API of een interne tool
Ophalen
Hybride zoeken, daarna herrangschikken van de beste passages
Genereren
Het model antwoordt alleen op basis van die passages
Antwoord met bronvermelding
Met links naar de bron
Waar komt RAG-kwaliteit werkelijk vandaan?
Parsing: gescande pdf's, tabellen en lay-outs met meerdere kolommen verliezen betekenis als ze naïef worden geëxtraheerd. We gebruiken parsers die bij elk formaat passen en controleren de uitvoer, omdat een antwoord nooit beter kan zijn dan de tekst waarop het is gebaseerd.
Chunking en retrieval: passages moeten groot genoeg zijn om context te dragen en klein genoeg om precies te zijn. We combineren semantisch zoeken met zoeken op trefwoorden (essentieel voor productcodes, namen en getallen) en rangschikken de resultaten opnieuw zodat de beste passages het model bereiken.
Evaluatie: we bouwen een set echte vragen met bekende antwoorden en meten de retrieval- en antwoordkwaliteit vóór de lancering en na elke wijziging. Zonder dat zijn verbeteringen gissen.
RAG of fine-tuning?
| RAG | Fine-tuning | |
|---|---|---|
| Leert het model | Feiten uit uw documenten, op het moment van de vraag | Een stijl, formaat of afgebakende taak |
| Blijft actueel | Ja, werk de documenten bij | Nee, vraagt opnieuw trainen |
| Citations | Ja | No |
| Het beste voor | Vragen beantwoorden uit veranderende informatie | Consistent uitvoerformaat of gespecialiseerd gedrag |
Hoe RAG-systemen werken, stap voor stap
Elke stap heeft een duidelijk resultaat dat u kunt beoordelen. De planning wordt afgesproken in uw offerte.
- 1
Bronaudit
Welke content er is, waar die staat, wie haar mag zien en hoe vaak ze verandert.
- 2
Inlezen
Parsers, opschoning en metadata voor elke bron, met automatische updates.
- 3
Retrievalontwerp
Chunking, embeddings, hybride zoeken en reranking afgestemd op uw content.
- 4
Generatie
Antwoordprompts met bronvermeldingen, weigerregels en uitvoerformaten.
- 5
Evaluatie
Nauwkeurigheid en onderbouwing gemeten op een testset die met uw experts is gebouwd.
- 6
Integreren en lanceren
Chatinterface, API of insluiting in uw product, met monitoring.
Tools, en wat uw offerte bepaalt
De prijs hangt af van uw project en wordt afgesproken in uw offerte. Dit zijn de zaken die hem beïnvloeden.
| Factor | Waarom het ertoe doet |
|---|---|
| Volume en verscheidenheid van bronnen | Veel formaten en systemen betekenen meer parsers en connectoren. |
| Documentkwaliteit | Scans, complexe tabellen en inconsistente opmaak vragen extra verwerking. |
| Toegangscontrole | Rechten per gebruiker over bronnen heen respecteren voegt ontwerp en testen toe. |
| Nauwkeurigheidsnorm | Domeinen met veel op het spel vragen grotere evaluatiesets en strengere antwoordregels. |
| Hostingvereisten | Zelf gehoste modellen en vectoropslag kosten meer om op te zetten dan beheerde diensten. |
| Integration | Een zelfstandige chat is eenvoudiger dan antwoorden insluiten in bestaande tools. |
| Gebied | Tools |
|---|---|
| Parsing | Unstructured, LlamaParse, eigen parsers, OCR voor scans |
| Vectoropslag | pgvector, Qdrant, Pinecone, Weaviate |
| Embeddings en rerankers | OpenAI, Cohere, Voyage, open-sourcemodellen |
| Orkestratie | LlamaIndex, LangChain, Vercel AI SDK |
| Evaluatie | Ragas, eigen testsets, Langfuse |
Veelgemaakte fouten die u moet vermijden
Wat we het vaakst mis zien gaan, en hoe een goed project dat voorkomt.
Alles ongewijzigd indexeren
Verouderde, gedupliceerde en tegenstrijdige documenten leveren verouderde, tegenstrijdige antwoorden op. Cureer eerst.
Alleen vectorzoeken
Semantisch zoeken mist exacte termen zoals productcodes en namen. Combineer het met zoeken op trefwoorden.
Rechten negeren
Als retrieval toegangsrechten niet respecteert, kan de AI documenten onthullen die een gebruiker niet mag zien.
Geen evaluatieset
Zonder testvragen weet niemand of het systeem goed is, of dat de laatste wijziging het heeft gebroken.
Veelgestelde vragen
Wat is RAG in gewone taal?
RAG betekent dat de AI dingen opzoekt voordat hij antwoordt. In plaats van te vertrouwen op wat hij tijdens de training leerde, doorzoekt hij uw documenten, leest de relevante passages en antwoordt daaruit.
Is RAG beter dan fine-tuning?
Voor het beantwoorden van vragen uit uw content meestal wel. RAG blijft actueel wanneer documenten veranderen en kan bronnen vermelden. Fine-tuning is beter om een model een stijl of een afgebakende taak te leren.
Kan het respecteren wie wat mag zien?
Ja. We koppelen rechten aan documenten en filteren retrieval per gebruiker, zodat mensen alleen antwoorden krijgen uit content waartoe ze toegang hebben.
Kunnen de gegevens op onze eigen servers blijven?
Ja. We kunnen open-source embedding- en taalmodellen op uw infrastructuur draaien zodat documenten die nooit verlaten.
Werkt het met gescande pdf's en tabellen?
Ja, met OCR en tabelbewuste parsing. Deze formaten vragen extra zorg, daarom controleren we de parsingkwaliteit vóór het indexeren.
Hoe komen updates van documenten binnen?
Bronnen worden automatisch opnieuw geïndexeerd wanneer ze veranderen of volgens een schema en verwijderde documenten worden ook uit de index verwijderd.
Kan het antwoorden in een andere taal dan de documenten?
Ja. Meertalige embeddings en modellen kunnen bijvoorbeeld Duitse documenten ophalen voor een Engelse vraag en in het Engels antwoorden.
Hoe nauwkeurig zal het zijn?
Dat hangt af van uw content en vragen. We meten de nauwkeurigheid op een testset vóór de lancering en spreken af welk niveau acceptabel is voor uw toepassing.
Kunnen we het in Slack of Teams gebruiken?
Ja. Hetzelfde RAG-systeem kan een webchat, een Slack- of Teams-bot en een API voor uw eigen apps aandrijven.
Wat kost het om hem te draaien?
Hosting voor de index plus modelgebruik per vraag. We schatten de kosten op basis van documentvolume en verwachte vragen.
Kunnen antwoorden tabellen of stapsgewijze instructies bevatten?
Ja. Antwoorden kunnen als lijsten, tabellen of stappen worden opgemaakt en kunnen de exacte passage citeren wanneer de formulering ertoe doet, zoals bij een contractclausule.
Wat als de documenten elkaar tegenspreken?
Het systeem kan beide bronnen tonen en zeggen dat ze het oneens zijn, in plaats van er stilletjes een te kiezen. Op deze manier gevonden tegenstrijdigheden zijn nuttige signalen om uw documentatie op te schonen.
Kunnen we zien welke vragen zijn gesteld?
Ja. Vragen, opgehaalde bronnen en antwoorden worden gelogd, met minimale persoonsgegevens, zodat u hiaten kunt opsporen en content kunt verbeteren.
Gerelateerde diensten
AI-chatbotontwikkeling
Chatbots die antwoorden op basis van uw eigen content.
AI-agentontwikkeling
AI die acties uitvoert in uw tools, met vangrails.
AI-API-integratie
Taal-, beeld- en spraakmodellen in uw software.
Data scraping en extractie
Gestructureerde data uit websites en documenten.
API-ontwikkeling op maat
Gedocumenteerde REST-, GraphQL- en WebSocket-API's.
RAG-systemen per sector
Bouw uw RAG-systeem.
Vertel ons wat u nodig hebt. U krijgt een eerlijke beoordeling, een duidelijk plan en een schriftelijke offerte. Het eerste adviesgesprek is altijd gratis.
- Wat er daarna gebeurt
- 1U vertelt ons wat u nodig hebt
- 2We streven ernaar binnen 24 uur te reageren met vragen
- 3U ontvangt een schriftelijke offerte voor uw project