Belangrijke kennis zit verspreid over documenten, handleidingen, kennisbanken en andere databronnen.
RAG voor bedrijfskennis
AI laten antwoorden op basis van uw eigen kennis en documenten.
STARLABS bouwt Retrieval-Augmented Generation (RAG)-systemen die relevante informatie uit toegestane bedrijfsbronnen ophalen vóór een AI-model antwoordt. Zo kan AI werken met interne documentatie, procedures, productkennis of andere actuele bronnen zonder te doen alsof het model die informatie vanzelf kent.
90–120 minuten. Breng één concreet proces mee; u hoeft vooraf geen technische oplossing te kiezen.
Het probleem
Wanneer bedrijfskennis verspreid zit en AI context mist
De technologie verschilt per situatie. De terugkerende frictie is meestal herkenbaarder dan de oplossing.
Medewerkers verliezen tijd aan zoeken naar de juiste passage, procedure of productspecificatie.
Een generiek AI-model kent interne of recente bedrijfsinformatie niet betrouwbaar genoeg.
Antwoorden moeten herleidbaar blijven naar bronnen en mogen alleen data gebruiken waarvoor de gebruiker toegang heeft.
Toepassingen
Wat dit in de praktijk kan betekenen
Geen vaste pakketten, maar concrete soorten werk die binnen deze dienst kunnen worden opgelost.
Interne kennisassistenten
Medewerkers laten zoeken en vragen stellen over procedures, documentatie, policies en andere goedgekeurde bedrijfskennis.
Support & service
Relevante product- of service-informatie ophalen en gebruiken om een antwoord of vervolgstap voor te bereiden.
Documentintelligentie
Gerichte passages uit grote documentcollecties terugvinden en samenvatten met zichtbare broncontext.
RAG als onderdeel van agents
Een agent gecontroleerd relevante kennis laten ophalen voordat hij analyseert, een voorstel maakt of een tool gebruikt.
Wanneer relevant
Wanneer deze aanpak zinvol wordt
Niet elk proces heeft dezelfde oplossing nodig. Deze signalen maken het gesprek meestal concreet.
- De benodigde kennis te groot, veranderlijk of bedrijfsspecifiek is om telkens volledig in een prompt te stoppen.
- Antwoorden aantoonbaar op interne bronnen moeten steunen in plaats van alleen op algemene modelkennis.
- Toegang, bronverwijzing en actualiteit belangrijk zijn voor de betrouwbaarheid van de toepassing.
Aanpak
Van proces naar controleerbaar systeem
We inventariseren eerst welke bronnen betrouwbaar zijn, wie welke informatie mag zien en welke vragen het systeem werkelijk moet kunnen beantwoorden.
Daarna ontwerpen we de retrieval-laag: documentverwerking, chunking, metadata, embeddings of andere zoekmethodes en de manier waarop relevante context aan het model wordt gegeven.
We testen retrieval en antwoordkwaliteit afzonderlijk, loggen relevante signalen en voorzien een duidelijk pad wanneer onvoldoende betrouwbare context wordt gevonden.
Technische aanpak
Betrouwbaarheid zit in de grenzen
Een werkend systeem gaat niet alleen over de happy path. Ook validatie, rechten, foutafhandeling en overdracht naar mensen horen bij het ontwerp.
Retrieval
We combineren waar passend semantische zoektechnieken, metadatafilters en klassieke zoeklogica om de juiste bronpassages te vinden.
Bronnen & rechten
Bronverwijzingen, tenantgrenzen en toegangscontrole worden onderdeel van de architectuur, niet achteraf toegevoegd.
Evaluatie
We meten of de juiste context wordt opgehaald en of antwoorden door die context worden ondersteund, zodat kwaliteit gericht verbeterd kan worden.
Belangrijke grens
Wat we bewust niet forceren
RAG maakt een taalmodel niet foutloos. Als de bron ontbreekt, verouderd is of verkeerd wordt opgehaald, kan ook het antwoord tekortschieten. Daarom ontwerpen we bronkwaliteit, retrieval, toegangscontrole, evaluatie en een expliciete “onvoldoende informatie”-uitweg mee.
Veelgestelde vragen
Praktisch over AI laten antwoorden op basis van uw eigen kennis en documenten
Korte antwoorden op vragen die meestal vóór een eerste gesprek opduiken.
Wat is RAG?
RAG staat voor Retrieval-Augmented Generation. Het systeem zoekt eerst relevante informatie in toegestane bronnen en geeft die context mee aan een AI-model voordat het antwoord wordt gegenereerd.
Is RAG hetzelfde als een AI-agent?
Nee. RAG lost vooral een kennis- en contextprobleem op. Een agent kan RAG gebruiken, maar voegt daar beslissingen over vervolgstappen en eventueel toolgebruik aan toe.
Kan RAG met onze bestaande documenten werken?
Vaak wel. De haalbaarheid hangt af van bronkwaliteit, formaat, toegangsrechten en hoe vaak de informatie verandert. We beoordelen die bronnen voordat we de retrieval-architectuur kiezen.
Hoe voorkom je dat vertrouwelijke informatie bij de verkeerde gebruiker terechtkomt?
Door toegangscontrole vóór en tijdens retrieval af te dwingen. Een gebruiker mag alleen passages ophalen uit bronnen waarvoor die gebruiker of rol expliciet gemachtigd is.
Kan een interne AI-chatbot antwoorden op basis van onze eigen bedrijfsdocumenten?
Dat is een mogelijke RAG-toepassing. We bepalen eerst welke documenten als bron mogen dienen, wie toegang krijgt en hoe bronverwijzingen en ontbrekende informatie worden behandeld.
Zelf uitproberen
Wat gebeurt er wanneer een interne bron niet toegankelijk is?
Onze kleine, fictieve kennisdemonstratie laat zien waarom bronvermelding en autorisatie belangrijk zijn. Er wordt bewust geen echt AI-model of vertrouwelijk document gebruikt.
Volgende stap
Wilt u weten of dit voor uw proces zinvol is?
Tijdens een automation-audit brengen we één concreet proces, de gebruikte systemen en de belangrijkste frictie in kaart. Daarna weet u welke aanpak logisch is — en welke niet.
90–120 minuten. Bespreek één concreet proces; geen technische voorbereiding nodig.