AI op eigen data zodat je team sneller antwoorden vindt in documenten, kennis en dossiers

Dat betekent dat AI antwoorden baseert op jouw eigen documenten, kennisbronnen en bedrijfscontext in plaats van alleen op algemene modelkennis. Daardoor worden antwoorden relevanter voor je organisatie en beter controleerbaar.

Vaak wel. RAG staat voor retrieval-augmented generation: eerst relevante informatie ophalen, daarna pas antwoord genereren. Dat is een veelgebruikte architectuur om AI op eigen data betrouwbaar toe te passen.

Dat hangt af van je landschap, maar typische bronnen zijn SharePoint, PDF’s, kennisbanken, procedures, handleidingen en andere interne documentatie. In de intake bepalen we welke set het meeste rendement geeft voor de eerste fase.

Door retrieval, bronafbakening, testvragen en duidelijke antwoordregels. We ontwerpen de oplossing zo dat het model eerst relevante context gebruikt en niet vrij hoeft te improviseren over bedrijfsspecifieke informatie.

Ja. Dat is juist vaak de slimste route. Eerst de kennislaag goed neerzetten, daarna diezelfde context gebruiken in een chatbot, interne assistent of AI agent.

Een eerste RAG-oplossing rond één afgebakende kennisbron start bij €7.500 eenmalig. De prijs loopt op met het aantal en type bronnen, rol-gebaseerde toegangsregels en de hosting-eis (gedeelde EU-cloud versus on-premise). Daarnaast zijn er lopende kosten voor hosting en modelgebruik, doorgaans €150–€600 per maand afhankelijk van gebruiksvolume. In de intake rekenen we de besparing en terugverdientijd voor jouw situatie door.

CleverTech AI is Claude-first: we bouwen standaard op Claude (Anthropic), onder meer vanwege het grote contextvenster en het sterke vasthouden aan aangeleverde bronnen, wat hallucinaties beperkt — wat dat in de praktijk betekent staat in onze gids over Claude zakelijk inzetten. Voor organisaties die zwaar in Microsoft 365 zitten kan Azure OpenAI beter passen, en voor strikte on-premise-eisen kijken we naar open-source modellen. De keuze maken we op basis van je datagevoeligheid, bestaande stack en budget — niet als vaste aanname.

Van jou. Je brondocumenten blijven staan waar ze staan; het RAG-systeem maakt er een doorzoekbare index naast, die een afgeleide is van jouw materiaal en jouw eigendom blijft. Verwijder je iets bij de bron, dan verdwijnt het bij de volgende sync uit de antwoorden. Stop je met de oplossing, dan krijg je index, configuratie en code mee — je kennis zit niet vast in een platform dat je niet kunt verlaten.

De verwerking draait standaard op EU-infrastructuur met een verwerkersovereenkomst, en je bedrijfsdata wordt niet gebruikt om publieke modellen te trainen. Rol-gebaseerde bronafbakening zorgt dat niet elke gebruiker elke bron kan bevragen. Voor de meest gevoelige omgevingen is on-premise of eigen-tenant deployment mogelijk, zodat data je eigen infrastructuur niet verlaat. Welke variant nodig is, bepalen we op basis van je informatieclassificatie.