Van use-case en data readiness naar een geïntegreerde AI-applicatie in productie: retrieval, copilots, agents en automatisering, met expliciete keuzes over data, hosting en controle.
Een AI-applicatie combineert een interface, bedrijfsdata, modellen en integraties op een gekozen Europese cloudomgeving. Europese hosting alleen bepaalt niet waar alle verwerking plaatsvindt: ook model-API’s, logging en andere leveranciers tellen mee. Daarom ontwerpt Devolvio eerst de volledige dataflow en de toegangsgrenzen.
Lees de vijf ontwerpkeuzes voor AIRAG is geschikt wanneer een assistent antwoorden moet baseren op veranderende bedrijfsdocumenten, met herleidbare bronnen. De kwaliteit hangt af van bronbeheer, zoekkwaliteit, toegangscontrole en evaluatie. Toegangsrechten moeten tijdens retrieval gelden, zodat een gebruiker geen informatie krijgt die hij in de bron niet mag zien.
Bepaal wie toegang heeft tot je dataDe waarde van een AI-applicatie zit in het proces waarin die gebruikt wordt. Betrouwbare bronontsluiting, goede evaluaties en duidelijke actiegrenzen zijn net zo belangrijk als het model.
Bij enterprise search en RAG halen we relevante informatie uit toegestane bronnen voordat een antwoord wordt gemaakt. Bronkwaliteit, actualiteit en autorisaties zijn onderdeel van het ontwerp. De interface kan bronverwijzingen tonen en aangeven wanneer onvoldoende context beschikbaar is. Gebruikers moeten een antwoord kunnen controleren en weten wanneer zij beter naar een dossier, document of inhoudelijk expert kunnen gaan.
Een copilot kan helpen informatie samen te vatten, concepten op te stellen of een dossier voor te bereiden. Een agent kan ook stappen uitvoeren, zoals een systeem raadplegen of een conceptrecord aanmaken. Per actie beschrijven we voorwaarden, toegangsrechten, logging en eventuele menselijke bevestiging. De applicatie bevat foutafhandeling en limieten, zodat een mislukte stap niet ongemerkt de rest van het proces beïnvloedt.
Een eigen modelomgeving en een externe model-API hebben verschillende gevolgen voor operationeel beheer, dataflows, latency en kosten. Wij maken die afweging expliciet en verbinden haar aan de eisen van de toepassing. Een modelwissel is bovendien een gedragswijziging: dezelfde evaluatieset moet zichtbaar maken wat er beter wordt, wat verslechtert en of de nieuwe versie geschikt is voor productie.
/situaties
/oplevering
/aanpak
We toetsen of de vraag met AI beter wordt en of de data bruikbaar is: vindbaar, actueel, met rechten die kloppen. Slechte bronnen leveren zelfvertrouwen zonder juistheid.
We beschrijven precies welke gegevens waarheen gaan, welk model dat verwerkt en waar dat draait. Zelf gehoste modellen op OVHcloud en externe model-API's hebben verschillende gevolgen; die maken we vooraf zichtbaar.
Toegangsrechten worden toegepast bij het ophalen, niet achteraf in het antwoord. We passen bronautorisaties toe tijdens retrieval en testen expliciet op ongewenste toegang en informatielekken.
We bouwen een set representatieve vragen met verwachte uitkomsten en meten daarop. Zonder evaluatie is elke wijziging aan prompts of modellen een gok.
Zodra een systeem iets wijzigt of verstuurt, leggen we vast wie of wat dat bevestigt, wat er gelogd wordt en hoe je het terugdraait.
Monitoring op kwaliteit, latency en kosten, met een proces om modellen en prompts te wijzigen zonder dat het gedrag ongemerkt verschuift.
/rolverdeling
/faq
/verwant