Aanpak & techniek

Geen antwoord zonder bron. En de bron is controleerbaar.

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.

De RAG-pijplijn

Van vraag tot geverifieerd antwoord

Zes stappen, één principe: het model mag alleen praten over wat het kan onderbouwen.

  1. Stap 1

    Vraag

    De gebruiker stelt een vraag in natuurlijke taal.

  2. Stap 2

    Hybride retrieval

    Vector (semantiek) én trefwoord (FTS) halen samen de beste kandidaat-bronnen op.

  3. Stap 3

    Reranking

    Een rerankmodel zet de écht relevante passages bovenaan — ruis valt af.

  4. Stap 4

    Generatie

    Het taalmodel formuleert het antwoord, uitsluitend op de opgehaalde bronnen.

  5. Stap 5

    Citatie-verificatie

    Staat elke bewering daadwerkelijk in de bron? Zo niet, dan gaat ze eruit.

  6. 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.

Principes

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.

Jouw data, jouw plek

Per onderdeel van de pijplijn spreken we af waar het draait en waarom. Je krijgt geen belofte, maar een overzicht van welk deel waar staat.

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.

Onder de motorkap

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.

pgvectorFTS / hybride retrievalRerankingOllamaLlama · Qwen · GemmaCitatie-verificatieFastAPIAstroCaddyCloudflaren8nschema.org · llms.txt
Zo werken we

Van idee naar productie — zonder pilot-kerkhof

01

Verkennen

We brengen je proces, data en doel in kaart. Wat kan AI nu al overnemen, en wat levert het meeste op?

02

Bouwen

Een werkend prototype op jóuw data — RAG, agent of model — met bronvermelding en evaluatie ingebouwd.

03

In productie

Gehost waar we het hebben afgesproken, gemonitord en onderhouden. Geen pilot die in een la verdwijnt.

Diepere vragen?

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.