We willen onze eigen documenten doorzoekbaar maken voor AI
RAG (retrieval-augmented generation) hoeft geen dev-team. Begin met wat je al hebt en pas dan custom.
Probeer dit eerst zelf
- 1Eerst de inventaris: welke documenten wil je doorzoekbaar hebben? 50 PDF's met verouderde versies erin: eerst opschonen, dan AI.
- 2Zit alles in M365? Probeer Copilot Chat met SharePoint-bronnen of een agent in Copilot Studio. Geen code, wel data-grens van je tenant.
- 3Google Workspace? Vergelijkbare setup met Gemini en NotebookLM voor afgesloten document-collecties.
- 4Nog niet tevreden, of buiten M365/Google? Dan komt een echte RAG-oplossing in beeld (LangChain/LlamaIndex op Azure OpenAI of vergelijkbaar). Dat is wel een project.
- 5Zet meetbare doelen. 'Mensen vinden de juiste offerte-template binnen 30 seconden' is concreter dan 'AI op onze data'.
Wanneer ons inschakelen
Vanaf de stap met code en eigen vector-stores wil je iemand erbij die het onderhoudt en de hosting-kosten in toom houdt. Dat doen wij.
Zie ook
- Mag ik een klantbestand of mail in ChatGPT plakken?Hangt af van het account en de instellingen. Een gratis ChatGPT en een Team-tenant gedragen zich anders dan veel mensen denken.
- Ik wil één pagina AI-beleid voor mijn teamEen echte one-pager werkt beter dan een dik document dat niemand leest. Vier kopjes en concrete voorbeelden.
- Hoe weet ik of een AI-antwoord verzonnen is?Modellen klinken zelfverzekerd, ook als ze fout zijn. Een paar vaste checks vangen de meeste fouten af.
Past het bovenstaande niet?
Beschrijf je situatie hieronder. We sturen jouw input plus de stappen die je al zag naar onze AI en geven gericht vervolg-advies. Als het te risicovol is om zelf te doen, zeggen we dat ook.
Of doe het helemaal niet zelf
Onze Managed IT-klanten zoeken dit soort vragen niet op. Eén aanspreekpunt, vaste prijs per maand, en het is binnen werktijd opgelost.