Virtuele expert
Gebruik onze chatbot en krijg antwoord op vragen over je persoonlijke documenten, gegevens en informatie. Krijg toegang tot je kennis en maak gebruik van de kracht van RAG en LLM's.
Uitdagingen
Er wordt geen informatie gevonden
In veel bedrijven wordt informatie zeer gedecentraliseerd opgeslagen, waardoor deze moeilijk te vinden is of zelfs helemaal niet wordt gezocht.
Onboardingprocessen zijn duur
De inwerking van nieuwe vakmensen in de dagelijkse of projectmatige werkzaamheden gebeurt doorgaans handmatig. Dit proces is zeer tijdrovend en kostbaar.
Kennis is sterk verspreid
Kennis is vaak verspreid over verschillende documenten. Dat maakt het zoeken naar informatie ingewikkeld en tijdrovend.
Onze oplossing
Onze AI-chatbot is gebaseerd op de RAG-architectuur en geeft antwoord op zeer gespecialiseerde vragen op basis van interne bedrijfsgegevensbronnen. Hierdoor kunnen medewerkers snel en eenvoudig informatie opzoeken zonder dat ze zich door alle documenten hoeven te worstelen.
Installatie
Selecteer je gegevens
Stel je eigen kennisdatabase samen. Kies de documenten en gegevens waartoe je later toegang wilt hebben.
01
Stel je vraag
Gebruikers stellen een vraag aan de chatbot.
02
Automatisch zoeken in gegevensbronnen
De chatbot zoekt in je kennisdatabase naar relevante informatie voor de vraag.
03
Invoer voor het Large Language Model
De vraag en de gevonden informatie uit de kennisdatabase worden doorgegeven aan het LLM.
04
Het genereren van het antwoord
Het LLM genereert op basis van de informatie een antwoord op de vraag en geeft dit door aan de gebruiker.
05
Bronnen en links
De chatbot verwijst naar de bronnen in de kennisdatabase en voegt daar rechtstreeks een link naar toe in het antwoord.
Maak nu een afspraak met Michael Jentgens om jouw specifieke chatbot-toepassing te bespreken
Michael Jentgens
Hoofd Klantprojecten
Waarom niet gewoon ChatGPT?
Standaard AI-oplossingen
Standaard chatbotoplossingen zoals ChatGPT kunnen geen bedrijfsspecifieke vragen beantwoorden. Dat komt doordat LLM’s geen toegang hebben tot interne bedrijfsgegevens. Zelfs openbare gegevens worden door een LLM slechts tot een bepaalde peildatum in aanmerking genomen.
Onze oplossing
Met onze chatbot kunnen allerlei gegevensbronnen aan een LLM worden gekoppeld. Dit kunnen realtimegegevens zijn, maar ook externe of interne bedrijfsgegevens, zoals jaarverslagen en proceshandleidingen. De chatbot kan met behulp van de gekoppelde gegevens zeer gespecialiseerde vragen beantwoorden.
Andere voordelen van onze oplossing
Wij bouwen jullie RAG-chatbot volledig op maat, afgestemd op jullie wensen.
Gegevensbescherming & gegevensbeveiliging
Je gevoelige gegevens worden door onze infrastructuur beschermd in overeenstemming met de AVG en worden niet voor andere doeleinden gebruikt. Je RAG-chatbot kan worden gehost in een privécloud of on-premise.
Duidelijke bronvermeldingen
Onze chatbot geeft bij de antwoorden nauwkeurige bronvermeldingen. Zo kun je de bronnen op elk moment controleren en je onderzoek verder uitdiepen.
Beheer van machtigingen
Geef gebruikers individuele toegangsrechten voor je documenten en gegevens, of koppel een bestaand gebruikersbeheersysteem.
Toepassingsvoorbeelden
Het dagelijks leven
Je trouwe metgezel voor alle specifieke vragen in het dagelijks leven.
Introductieprogramma
Je persoonlijke mentor helpt je bij het inwerkproces. Je kunt nooit te veel vragen stellen!
Juridisch
Deze gids geeft antwoord op juridische vragen over richtlijnen en wettelijke voorschriften
Leren
Je mentor helpt je bij het leren van nieuwe stof
Productadvies
Je expert adviseert je over alle vragen met betrekking tot producten en diensten
Jouw gebruiksscenario
Wij helpen je bij de ontwikkeling van je RAG-chatbot.
Hoe werkt het?
Achter de schermen maken we gebruik van een technologie die Retrieval Augmented Generation (RAG) wordt genoemd. Kort gezegd combineert RAG het vermogen om relevante informatie in kennisdatabases te vinden met het genereren van gebruiksvriendelijke antwoorden op basis daarvan. Als je meer wilt weten over de RAG-technologie, raden we je aan ons blogartikel te lezen.
