AI & LLM Integraties
We verbinden de kracht van Grote Taalmodellen (LLM’s) zoals Gemini en ChatGPT veilig met uw privé bedrijfsdata, waardoor intelligente, contextbewuste tools ontstaan die uw bedrijf echt begrijpen.
Model Context Protocol (MCP)
Onze bedrijfseigen methode voor het veilig ophalen en formatteren van je interne data om te worden gebruikt als context door een LLM, wat zorgt voor relevante en “closed-source” antwoorden.
Veilige Interne Chatbots
We bouwen en implementeren “bedrijfsexpert”-chatbots die alleen op je privédata draaien, perfect voor interne kennis, onboarding van werknemers of klantenondersteuning.
AI-Aangedreven Automatisering & Computer Vision
We gebruiken AI om handmatige taken te automatiseren, zoals het implementeren van computer vision om activa die een magazijn verlaten te identificeren en te volgen, waardoor je inventaris onmiddellijk wordt bijgewerkt.
Van Uitdaging naar Oplossing
U ziet de kracht van openbare AI-tools, maar ze hebben een cruciaal gebrek: ze weten niets over uw bedrijf. Je kunt ze niets vragen over je interne projectdata, je verkoopcijfers of je specifieke technische documentatie. Bovendien maak je je terecht zorgen over beveiliging—je kunt niet het risico lopen je gevoelige, bedrijfseigen data naar een openbaar model van een derde partij te sturen.
Wij lossen dit op. We zijn gespecialiseerd in wat we Model Context Protocol (MCP) noemen. Dit is onze methodologie voor het bouwen van een veilige brug (API) waarmee een krachtige LLM toegang krijgt tot je interne data zonder hierop te trainen. We maken je privédatabases, documenten en kennisbanken “consumeerbaar” voor de AI. Het resultaat is een AI-assistent die fungeert als je bedrijfsexpert. Je kunt complexe vragen stellen (“Vat onze verkoopresultaten van Q3 in de DACH-regio samen”) en veilige, nauwkeurige antwoorden krijgen die alleen gebaseerd zijn op je geverifieerde, interne informatie.
Onze aanpak bij AI & LLM Integraties
AI-integratie moet nauwkeurig en veilig zijn en tastbare waarde opleveren.
- Discovery: We beginnen met het identificeren van een use case met grote impact en laag risico (bijvoorbeeld een interne kennisbankchatbot) waarbij AI een duidelijk bedrijfsprobleem kan oplossen.
- Plan (MCP): We brengen je interne databronnen (databases, documentopslag) in kaart en ontwerpen de veilige API en dataretrievallestragegie die context aan het model zal geven.
- Ontwikkelen (Do/Check): We bouwen de integratie, verfijnen de systeemprompts en testen meedogenloos op nauwkeurigheid, beveiliging en “hallucinaties.”
- Implementeren (Act): We rollen de AI-tool uit naar een pilotgroep, verzamelen feedback en herhalen, om ervoor te zorgen dat de tool niet alleen technisch indrukwekkend maar ook echt nuttig is.
