Geen hallucinatie. Bron bij elk antwoord.
Een taalmodel dat soms verzint is voor serieus werk waardeloos. Onze hele pijplijn is gebouwd om dat te voorkomen — en om aantoonbaar te maken dát het klopt. Dit is geen marketingbelofte; het is hoe het systeem in elkaar zit.
Van vraag tot geverifieerd antwoord
Zes stappen, één principe: het model mag alleen praten over wat het kan onderbouwen.
- Stap 1
Vraag
De gebruiker stelt een vraag in natuurlijke taal.
- Stap 2
Hybride retrieval
Vector (semantiek) én trefwoord (FTS) halen samen de beste kandidaat-bronnen op.
- Stap 3
Reranking
Een rerankmodel zet de écht relevante passages bovenaan — ruis valt af.
- Stap 4
Generatie
Het taalmodel formuleert het antwoord, uitsluitend op de opgehaalde bronnen.
- Stap 5
Citatie-verificatie
Staat elke bewering daadwerkelijk in de bron? Zo niet, dan gaat ze eruit.
- Stap 6
Antwoord + bronkaart
Het resultaat komt met een klikbare verwijzing naar het origineel.
Continue terugkoppeling. Een evaluatieharnas met een vaste set gecontroleerde vragen (goldenset) meet bij elke wijziging opnieuw de kwaliteit en de hallucinatiegraad. Regressie wordt zichtbaar vóór het in productie staat.
Vier keuzes die alles bepalen
Bronvermelding by design
Bronnen worden niet achteraf bijgeplakt — ze zitten in het fundament. Een antwoord zonder verifieerbare bron haalt de eindstreep niet.
On-prem & AVG-proof
Data blijft in Nederland, op jouw hardware of een AVG-proof omgeving. Geen ongewenste reis naar een Amerikaanse cloud.
Gelaagde AI = lage kosten
RAG en vectorzoeken zijn bijna gratis; een lokaal model doet het grove werk; een dure API komt er alleen aan te pas waar het echt moet.
Meetbaar, niet hoopvol
Een evaluatieharnas met goldenset meet kwaliteit en hallucinatiegraad objectief. We sturen op cijfers en houden ze onder die van marktleiders.
Volwassen, bewezen techniek
Geen black-box-platform waar je aan vastzit, maar een transparante stack die we in eigen hand houden — en die jij desgewenst zelf kunt draaien.
Wil je weten of het op jouw data werkt?
De eerlijke test is een proefopstelling op een stukje van jouw eigen data. We laten zien wat de retrieval ophaalt, wat het model ervan maakt, en hoe de bronkaart eruitziet.