AI-agents & Automatisering

LLM-integratie

Voeg large language models toe aan je product met retrieval over je eigen data, evaluatie op echte vragen, guardrails, kostenbeheersing en een duidelijke fallback wanneer het model onzeker is.

Bespreek uw projectBespreek je LLM-functie

LLM-functies gebouwd voor productie

Een model-API aanroepen is het makkelijke deel. De antwoorden accuraat, veilig en betaalbaar maken binnen je product is het echte werk. Wij integreren modellen zoals OpenAI's GPT-modellen, Claude, Gemini, Llama of Mistral in je software, van één enkele functie tot retrieval-augmented generation (RAG) over je kennisbank. Voor product- en engineeringteams verzorgen wij modelkeuze, retrieval, prompts, evaluatie, guardrails en kostenbeheersing, en ontwerpen we hoe gebruikers bronnen zien en foute antwoorden markeren.

AI-ondersteunde, door experts geleide LLM-engineering

Hoe AI ondersteunt

  • Coding-agents stellen integratiecode, retrievalpijplijnen en testharnassen op die engineers beoordelen.
  • AI stelt testvragen voor op basis van je documenten; je experts keuren de vragen goed die de kwaliteit bepalen.
  • AI vergelijkt outputs tussen kandidaat-modellen en prompts, en markeert waarschijnlijke regressies ter beoordeling.
  • AI vat productielogs en gebruikersfeedback samen om terugkerende faalpatronen bloot te leggen.

Waar onze experts eigenaar van zijn

  • Model- en providerkeuze, op basis van evaluatieresultaten, kosten en je dataregels
  • Waar het model toegang toe heeft: databronnen, gebruikersmachtigingen en bewaarinstellingen
  • De kwaliteitslat waaraan antwoorden moeten voldoen vóór elke release
  • Fallback-gedrag wanneer retrieval faalt, een provider plat ligt of het model onzeker is

Hoe één gefundeerd antwoord tot stand komt

Illustratief retrieval-augmented verzoek; bronregels, controles en fallback-formuleringen worden ontworpen voor uw product.

  1. Gestelde vraag

    Een ingelogde gebruiker stelt een vraag; hun identiteit en rol reizen mee met het verzoek.

  2. Toegestane retrieval

    Zoeken rangschikt passages uit uw geïndexeerde bronnen op relevantie voor de vraag.

    Checkpoint: Alleen passages die deze gebruiker mag zien

  3. Prompt met bronnen

    De vraag, opgehaalde passages en geversioneerde instructies over opmaak en weigeringen worden gecombineerd tot één prompt.

  4. Modelrespons

    Het gekozen model levert een gestructureerd antwoord dat de passages citeert waarop het zich baseerde.

  5. Funderingscontrole

    Geautomatiseerde controles bevestigen dat elke citatie verwijst naar een opgehaalde passage en markeren beweringen die verder gaan dan die passages.

    Checkpoint: Niet-ondersteunde antwoorden worden tegengehouden

  6. Antwoord of fallback

    De gebruiker ziet het antwoord met bronlinks, of een duidelijke melding dat niets toegestaans het dekt.

Wanneer er iets faalt: Als retrieval niets vindt, controles mislukken of de provider onbereikbaar is, zegt de functie dat in plaats van te gokken, en het geval wordt gelogd ter beoordeling.

Wie vraagt om LLM-functies

Je wilt een model dat antwoordt vanuit je eigen data, maar een snel prototype beweert dingen die je documenten niet onderbouwen, negeert wie wat mag zien, en heeft bedrijfskosten die niemand kan voorspellen.

  • Productteams die zoeken, samenvattingen of concepten toevoegen aan een bestaande SaaS-app
  • Organisaties waarvan het personeel moeite heeft om antwoorden te vinden in interne beleidsdocumenten en handleidingen
  • Engineeringteams die voor het eerst een LLM-prototype naar productie brengen

Wat u ontvangt

Wat een LLM-functie nodig heeft in productie

  • Modelselectie en integratie

    Verbinding met OpenAI, Claude, Gemini of open-weight-modellen vanuit je backend, met rate limiting, retries, provider-fallbacks en gebruiksregistratie.

  • RAG over je kennisbank

    Retrieval uit je documenten en data via een vectordatabase, met bronverwijzingen en toegangsregels, zodat antwoorden de machtigingen van elke gebruiker respecteren.

  • Prompts en gestructureerde outputs

    Geversioneerde prompts, few-shot-voorbeelden en gestructureerde outputs die je code kan valideren, in plaats van vrije tekst waar hij naar moet raden.

  • Evaluatiesuite

    Testsets opgebouwd uit je echte vragen, gescoord op nauwkeurigheid, onderbouwing in bronnen en format, en opnieuw uitgevoerd vóór elke prompt-, model- of datawijziging.

  • Guardrails en fallbacks

    Inputfiltering, outputmoderatie, verdedigingen tegen prompt-injectie en een gedefinieerde fallback wanneer het model onzeker is of een provider niet beschikbaar is.

  • Fine-tuning waar het helpt

    Fine-tuning op je data voor domeintaal, tone of voice of formats, ingezet wanneer evaluatie aantoont dat prompting en retrieval niet volstaan.

Buiten een LLM-integratie

  • Werk in meerdere stappen dat records wijzigt of acties in andere systemen activeert, zijn Automation Agents; een LLM-functie hier beantwoordt, stelt op of extraheert binnen uw product.
  • Een klantenservice-assistent op uw website of WhatsApp, met overdracht aan supportmedewerkers, valt onder AI Chatbots.
  • Wij schrijven of corrigeren uw brondocumenten niet: wanneer retrieval verouderde of tegenstrijdige inhoud naar boven haalt, markeren wij deze zodat de eigenaren ze kunnen corrigeren.
  • Het draaien van open-weight-modellen op uw eigen servers of cloudaccount wordt apart gescoopt als Private AI Infrastructure, vaak naast de integratie.

Typische LLM-verzoeken

Typische scenario's die we afbakenen, geen klantcasestudy's.

  • Antwoorden uit interne beleidsdocumenten

    Medewerkers doorzoeken een gedeelde schijf en vinden vaak verouderde beleidsversies. Wij zouden alleen de huidige versies indexeren, de toegangsregels van elk team toepassen, de passage achter elk antwoord citeren, en weigeren wanneer geen toegestane bron de vraag dekt.

  • Samenvattingen binnen een multi-tenant SaaS-product

    Een SaaS-app wil een knop die de recente activiteit van een account samenvat. Wij zouden de retrieval filteren op tenant en rol voordat de prompt wordt opgebouwd, en testgevallen toevoegen die proberen de gegevens van een andere klant op te halen.

  • Een prototype dat het model vanuit de browser aanroept

    Een werkend prototype stuurt prompts rechtstreeks vanuit de browser met een gedeelde API-sleutel. Wij zouden de aanroepen naar uw backend verplaatsen, limieten per gebruiker, logging en geversioneerde prompts toevoegen, en een evaluatieset opbouwen vóór de eerste release.

Hoe we een LLM-integratie leveren

  1. 01

    Use case en haalbaarheid

    We proberen de use case uit op je echte data en vragen, vergelijken kandidaat-modellen en schatten de bedrijfskosten in voordat je je aan een volledige build vastlegt.

  2. 02

    Architectuur en dataregels

    Integratiepatroon, retrievalontwerp, toegangsregels, providervoorwaarden en fallback-gedrag worden met je team afgesproken en gedocumenteerd.

  3. 03

    Bouwen en evalueren

    Engineers bouwen de integratie en de gebruikersgerichte functie, en QA scoort die tegen de evaluatieset tot deze voldoet aan de kwaliteitslat die je hebt goedgekeurd.

  4. 04

    Releasen en bewaken

    Een gecontroleerde uitrol met monitoring, kostenlimieten en het vastleggen van feedback, gevolgd door doorlopende evaluatie naarmate modellen, prompts en data veranderen.

Twee manieren om met AI-tools te werken

Kies waar AI-codeeragents uw code mogen verwerken terwijl we bouwen. De engineeringstandaard is in beide gevallen hetzelfde.

Niet zeker? We bevelen er een aan tijdens de scoping. Vergelijk AI-opleveropties

Hoe design, QA en operations je LLM-functie ondersteunen

  • Design voor vertrouwen en correctie

    Designers bepalen hoe antwoorden, bronnen en onzekerheid verschijnen, hoe gebruikers een fout antwoord bewerken of markeren, en hoe je team die markeringen beoordeelt, zodat de functie eerlijk is over haar beperkingen.

  • QA voorbij het happy path

    QA onderhoudt de evaluatiesets, test antwoordkwaliteit, datamachtigingen en blootstelling aan prompt-injectie, en voert regressiecontroles opnieuw uit na model-, prompt- of datawijzigingen.

  • Operations en kostenbeheersing

    DevOps draait de integratie met logging, gebruiks- en kostendashboards, caching en modelrouting, en open-weight-modellen op private infrastructuur waar dataregels dat vereisen.

  • Model- en promptupdates

    Providers wijzigen en stoten modellen af. Wij testen vervangingen tegen je evaluatieset voordat we overschakelen, en houden prompts, retrieval en kosten afgestemd naarmate het gebruik groeit.

FAQ

Veelgestelde vragen

Wat is RAG, en hebben we het nodig?

Retrieval-augmented generation (RAG) laat een model antwoorden vanuit je eigen documenten en data, niet alleen vanuit zijn algemene training. Je hebt het nodig wanneer antwoorden private, gespecialiseerde of vaak veranderende informatie moeten weerspiegelen. Wij voegen bronverwijzingen toe zodat antwoorden gecontroleerd kunnen worden, en toegangsregels zodat gebruikers alleen content ophalen die ze mogen zien.

Moeten we een model fine-tunen of RAG gebruiken?

De meeste functies zouden moeten starten met goede prompts en retrieval, omdat die sneller te wijzigen en makkelijker te auditen zijn. Fine-tuning helpt wanneer je een consistent format, tone of voice of domeinvocabulaire nodig hebt dat prompting niet kan vasthouden, en laat soms een kleiner, goedkoper model het werk doen. We beslissen op basis van evaluatieresultaten op je data, niet standaard.

Kunnen we een privaat of open-source model gebruiken?

Ja. Open-weight-modellen zoals Llama of Mistral kunnen draaien op infrastructuur die jij beheert, of we kunnen gehoste providers zoals OpenAI of Claude gebruiken onder afgesproken account- en databewaarinstellingen. Ons eigen ontwikkelwerk volgt het pakket dat je kiest: Private / lokale AI-ontwikkeling of Ontwikkeling met Claude Code / OpenAI Codex.

Wat kost een LLM-functie om te bouwen en te draaien?

De bouwkosten hangen af van de scope: databronnen, integraties, interfacewerk en diepte van de evaluatie. De bedrijfskosten hangen af van het gebruik en de modelkeuze. We schatten beide in tijdens de haalbaarheid, en beheren vervolgens de bedrijfskosten met modelrouting, caching, tokenlimieten en gebruiksdashboards die je kunt inzien.

Gerelateerde leesstof

Zet een LLM-functie in productie

Breng een use case en voorbeelddata mee. Wij testen de haalbaarheid, vergelijken modellen en schetsen de evaluatie, guardrails en bedrijfskosten voordat je je vastlegt.

Bespreek uw projectPraat met een AI-engineer