AI-assistent met Uw eigen bedrijfsgegevens
CodeGuides ontwikkelt AI-chatbots die toegang krijgen tot uw eigen documenten, kennisbanken en gegevensbronnen, met configureerbare toegangsrechten, attributie en integratie in uw systeemomgeving.
- RAG-architectuur: antwoorden uit onze eigen documenten en bronnen
- Configureerbare toegangsrechten en gegevensuitwisseling
- Integratie in bestaande webapps, intranetten en tools
Neem specifieke vereisten mee en wij controleren de datasituatie en integratiemogelijkheden.
- RAG-architectuur met eigen data
- Bron per antwoord
- Toegangsrechten configureerbaar
- Integratie in uw systemen
Zo ziet een productieve AI-chatbot met eigen bedrijfsgegevens eruit
Geselecteerde projecten en klanten
Waarom eenvoudige chatbots niet genoeg
Een AI-chatbot zonder verbinding met uw eigen gegevens beantwoordt geen bedrijfsspecifieke vragen.
Standaard FAQ-bot
Vooraf gedefinieerde antwoorden op bekende vragen
AI-chatbot met RAG
Antwoorden uit onze eigen documenten en gegevensbronnen
ChatGPT en Co. kennen geen interne handleidingen, productgegevens of bedrijfsspecifieke regels.
Zoeken in de volledige tekst levert hits op, geen antwoorden; werknemers moeten zichzelf lezen en interpreteren.
Zonder bronvermelding is het moeilijk om te controleren of het antwoord juist is, wat het productieve gebruik vertraagt.
Zonder een geconfigureerd toegangsconcept kunnen interne gegevens onbedoeld toegankelijk worden voor alle gebruikers.
Een geïsoleerde chatbot heeft weinig nut, hij moet beschikbaar zijn waar het werk plaatsvindt.
AI zonder geverifieerde database bedenkt antwoorden, RAG beantwoordt alleen wat in goedgekeurde bronnen staat.
Een AI-chatbot die uw eigen inhoud kent en begrijpelijk antwoordt.
CodeGuides ontwikkelt AI-assistenten met RAG-architectuur: antwoorden op basis van uw gedeelde documenten, met broninformatie en configureerbare toegangsrechten.
Dit is hoe RAG werkt, ophaal-uitgebreide generatie
RAG is de architectuur die AI-chatbots mogelijk maakt met hun eigen bedrijfsgegevens. Zo werkt een verzoek:
Gebruikersvraag
Gebruiker stelt gratis vraag in de chatbot
Zoeken naar vectoren
Semantisch zoeken in geïndexeerde bronnen
Pagina's oproepen
Relevante tekstsecties uit goedgekeurde bronnen
LLM geformuleerd
AI genereert antwoord uit opgehaalde passages
Antwoord + bronnen
Antwoord met bronnen, transparant en verifieerbaar
Gegevensbronnen
Welke gegevensbronnen kan de AI-chatbot gebruiken?
De AI-assistent maakt verbinding met de gegevensbronnen die u deelt, gestructureerd, geïndexeerd en met configureerbare toegangsrechten.
Documenten
Kennisbank
Systemen en API's
AI-chatbot
RAG-architectuur
Toegangsrechten configureerbaar
Web en intranet
Softwareproducten
Communicatie
Waar AI-chatbots voor zijn kan productief worden gebruikt
Concrete gebruiksscenario's die technisch haalbaar en economisch verstandig zijn.
Interne kennisassistent
Medewerkers zijn urenlang bezig met het doorzoeken van handleidingen, richtlijnen en oude projectdocumenten.
RAG-gebaseerde AI-assistent in het intranet met geconfigureerde documentbronnen, toegangsrechten per team en bronvermelding.
- Sneller zoeken naar informatie
- Minder interne zoekopdrachten
Productgegevensassistent voor verkoop
Verkoopteams zoeken handmatig naar technische productinformatie, specificaties en compatibiliteit in PDF's en interne systemen.
AI-assistent met toegang tot productcatalogi, gegevensbladen en technische documentatie, met nauwkeurige antwoorden en bronvermelding.
- Sneller offerteverwerking
- Minder vragen aan de technische afdeling
Klantondersteuningsassistent
Inkomende vragen van klanten worden handmatig verwerkt. Standaardvragen over producten, levertijden en service leggen beslag op capaciteit.
AI-assistent op de website of in het klantenportaal beantwoordt standaardvragen op basis van vrijgegeven productinformatie en FAQ.
- Minder handmatige standaardaanvragen
- 24/7 bereikbaar voor veelgestelde vragen
Wizard voor naleving en beleid
Medewerkers vragen regelmatig naar interne richtlijnen, compliancevereisten en wettelijke vereisten.
Interne chatbot met toegang tot actuele richtlijnen, handleidingen en nalevingsdocumenten, met bronreferenties in versies.
- Snellere antwoorden op beleidsvragen
- Altijd actuele informatiebasis
Ondersteuning van teamassistent
Ondersteuningsagenten zoeken handmatig naar antwoorden in de documentatie en herformuleren standaardantwoorden elke keer.
Interne assistent biedt contextuele antwoordsuggesties voor agenten op basis van vrijgegeven productgegevens en historische tickets.
- Sneller ticketverwerking
- Consistentere reactiekwaliteit
Onboarding-assistent voor nieuwe medewerkers
Nieuwe medewerkers hebben veel vragen over processen, tools en interne procedures, waardoor er capaciteit in ervaren teams vast komt te zitten.
AI-assistent met toegang tot onboardingdocumentatie, veelgestelde vragen en proceshandleidingen, 24/7 beschikbaar.
- Minder onboarding-query's
- Sneller onboarding
Heeft u een specifiek gebruiksscenario? Wij controleren de datasituatie en de technische haalbaarheid.
Dit is hoe wij de jouwe ontwikkelen AI-chatbot
Van de datasituatie tot de productieve chatbot, gestructureerd en zonder lange doorlooptijd.
Gebruiksscenario en doel verduidelijken
Welke vragen moet de chatbot beantwoorden? Wie zijn de gebruikers? Wat is de concrete meerwaarde?
Controleer gegevensbronnen
Welke documenten en systemen zijn er? Evalueer kwaliteit, formaat en toegankelijkheid.
RAG-concept en architectuur
Specificeer het inbeddingsmodel, de vectordatabase, het toegangsconcept, de integratie en de architectuur voor gegevensbescherming.
Prototype ontwikkelen
MVP met beperkt gegevensbereik. Je test met echte vragen en echte gebruikers.
Testreactiekwaliteit
Systematisch testen met echte vragen, optimaliseer de brondekking en antwoordnauwkeurigheid.
Productief integreren en uitbreiden
Integratie in uw systeemomgeving. Monitoring, feedbackloop en uitbreiding van extra gegevensbronnen.
Waarom CodeGuides voor uw AI-chatbot
Een AI-chatbot is meer dan een taalmodel. Het heeft een schone backend-infrastructuur, datapijplijnen en toegangsconcepten nodig.
Backend en datapijplijn
Documentimport, indexering, inbedding en vectordatabase, wij bouwen de volledige infrastructuur achter de chatbot.
Toegangsrechten en rolconcept
Uitgebreide toegangsconcepten: welke groep gebruikers ziet welke documentbronnen, passend bij uw organisatiestructuur.
Systeemintegratie
De chatbot moet toegankelijk zijn waar uw medewerkers werken: intranet, webapp, CRM of als API.
Bronnen en transparantie
Elk antwoord laat zien uit welke bron het afkomstig is. Dit schept vertrouwen en maakt fouten herkenbaar.
Gegevensbescherming door ontwerp
Gegevensopslag mogelijk in Duitsland of de EU. Er wordt vanaf het begin architectonisch rekening gehouden met gegevensbescherming.
Monitoring en kwaliteitsborging
Logboekregistratie, feedbackmechanismen en monitoring van de responskwaliteit voor productieve activiteiten.
Een AI-chatbot is geen plug-and-play-product. Het cruciale verschil ligt in de schone datapijplijn, het doordachte toegangsconcept en de integratie in de daadwerkelijke werkomgeving, wat precies onze kracht is als softwareontwikkelingspartner.
Voor wie is er een individuele? AI-chatbot nuttig?
Een individuele AI-chatbot met zijn eigen gegevens is zinvol wanneer generieke AI-tools geen toegang hebben tot uw inhoud.
Zeer geschikt
- Bedrijven met veel interne documenten, handleidingen of productgegevens
- Teams met vaak terugkerende informatieverzoeken
- Ondersteuning van teams die werken met uitgebreide documentatie
- SaaS-providers die een assistent in hun product willen integreren
- Bedrijven met duidelijke vereisten voor toegangsrechten en gegevensbescherming
Minder geschikt
- Bedrijven zonder gedigitaliseerde documentvoorraden
- Zeer kleine hoeveelheden documenten die ook via een eenvoudige zoekopdracht in kaart kunnen worden gebracht
- Zonder interne contactpersoon voor documentonderhoud en gegevensonderhoud
Onzeker? In het eerste adviesgesprek kijken we of en hoe een chatbot zinvol is voor jouw use case.
Meer AI-services van CodeGuides
De AI-chatbot is een bouwsteen, hier zijn andere AI-aanbiedingen van CodeGuides.
Overzicht van AI-bureaus
Alle CodeGuides AI-services in één oogopslag, van advies tot productieve implementatie.
Zee-informatieChatGPT & OpenAI-integratie
Integreer ChatGPT en OpenAI API in bestaande software, inclusief open source-modellen.
Zee-informatieAI-automatisering
Automatiseer handmatige processen met AI: documenten, e-mails, tickets en workflows.
Zee-informatieAI-advies voor bedrijven
Use case-analyse en technische haalbaarheidscontrole vóór ontwikkeling.
Zee-informatieAI-procesautomatisering
Concrete use cases en ervaringen voor middelgrote bedrijven.
Zee-informatieSoftwareontwikkeling
Individuele software- en webapp-ontwikkeling als basis voor AI-integratie.
Zee-informatieKlaar om een AI-chatbot te ontwikkelen met uw eigen gegevens?
Wij controleren uw datasituatie, verduidelijken de toegangsrechten en integratiemogelijkheden en geven een eerlijke beoordeling van de haalbaarheid.
Veelgestelde vragen over de AI-chatbot
Wat is een RAG-chatbot?
RAG staat voor Retrieval-Augmented Generation. Met RAG doorzoekt de chatbot eerst gedeelde documenten en gegevensbronnen en gebruikt de gevonden informatie als context voor zijn reactie. Dit betekent dat het vragen beantwoordt op basis van uw eigen bedrijfsinhoud, en niet alleen op basis van algemene AI-training.
Hoeveel kost het om een AI-chatbot te ontwikkelen?
Een eerste MVP met RAG-architectuur en uw eigen documenten kost doorgaans tussen de 15.000 en 45.000 euro, afhankelijk van het datavolume, de complexiteit van de toegangsrechten en de systeemverbinding. In het eerste consult krijgt u een concreet assessment.
Welke documenten kan de AI-chatbot gebruiken?
PDF's, Word-documenten, Markdown, HTML-pagina's, gestructureerde databases en systemen die via interfaces zijn verbonden. Wij ontwikkelen de documentpijplijn die bij uw database past.
Kan een AI-chatbot op een AVG-conforme manier worden geïmplementeerd?
Ja. We ontwikkelen met een op gegevensbescherming gerichte architectuur: gegevensopslag in Duitsland of de EU, duidelijke toegangsrechten, geen verzending van interne gegevens naar externe diensten zonder wettelijke basis. Wij adviseren aanvullend juridisch onderzoek.
Kan de chatbot in onze bestaande software worden geïntegreerd?
Ja. Wij integreren de AI-assistent in webapps, intranetten, CRM-systemen of bieden deze aan als API. Integratie is een centraal onderdeel van ontwikkeling.
Wat gebeurt er als de chatbot geen antwoord vindt?
De chatbot geeft duidelijk aan dat hij geen geschikte bron voor deze vraag kan vinden in de gedeelde documenten in plaats van een antwoord te verzinnen. Transparantie is een kernkenmerk van de RAG-aanpak.
Hoe worden de toegangsrechten gecontroleerd?
Wij ontwikkelen toegangsconcepten die definiëren welke gebruikersgebieden of teams toegang hebben tot welke documentbronnen. Geen enkele gebruiker ziet meer dan wat is goedgekeurd.
Kunnen we beginnen en dan uitbreiden?
Ja, we raden een MVP met een beperkt gegevensbereik aan. Na bewezen werking kunnen verdere bronnen, integraties en gebruikersgebieden worden toegevoegd.
Hebben we onze eigen AI-infrastructuur nodig?
Nee. Als u geen eigen infrastructuur wilt bouwen, kunt u ook gebruik maken van bestaande AI-diensten (OpenAI, Azure OpenAI) en bouwen wij de infrastructuur eromheen. Vectordatabase, documentpijplijn en backend zijn door ons ontwikkeld. Houd rekening met de voorschriften inzake gegevensbescherming.
CodeGuides is een app- en AI-bureau uit Duitsland voor Flutter-apps, maatwerksoftware, AI-automatisering en lokale AI-infrastructuur. Advies en implementatie komen uit één bron: we evalueren gebruiksscenario's technisch, bouwen de eerste pilot en schalen deze op naar bedrijfsbrede werking, AVG-conform en met hosting in Duitsland.
AI-chatbot aanvragen
Beschrijf uw gebruiksscenario. In het eerste gesprek controleren wij de datasituatie en haalbaarheid.
Een vergadering regelen
45 minuten, technische beoordeling van uw chatbotproject.
Wat gebeurt er daarna?
Chatbot-projectcontrole
Dit moet u meenemen naar het sollicitatiegesprek:
- Welke vragen moet de chatbot beantwoorden?
- Welke gegevensbronnen en documenten zijn er?
- Wie zijn de gebruikers (werknemers / klanten)?
- Waar moet de chatbot worden geïntegreerd?