We zoomen vandaag even in op wat de praktische kant van een AI-implementatie nu specifiek inhoudt voor jouw bedrijf.
Stap 1: Duidelijke doelstellingen bepalen
Voor je begint met bouwen, moet je weten waarvoor je de AI precies gaat inzetten. Zonder dit bouw je snel iets dat er mooi uitziet, maar eigenlijk niemand vooruit helpt. Je voorkomt tijdverlies en zorgt dat de investering rendeert.
Praktisch:
- Bepaal het probleem dat je wil oplossen (en start niet met “Oh! Da’s een fancy tool die we moeten gebruiken.”).
- Leg vast welke data nodig is.
- Denk na over concrete succescriteria (zoals minder zoekwerk, sneller antwoord, hogere klanttevredenheid, geen dubbele invoer meer, automatisch documenten aanmaken, etc.).
Stap 2: Het taalmodel (LLM) kiezen
Het taalmodel is de motor van je systeem. Dit zorgt ervoor dat de AI begrijpt wat je vraagt en een passend antwoord geeft. Dit is fundamenteel want zo kan de AI taal begrijpen of redeneren.
Praktisch:
- Let op vier dingen bij je keuze:
- Kwaliteit: hoe goed is het in taalbegrip en redeneren?
- Kosten: betaal je per gebruik (API) of draai je het lokaal/open-source?
- Privacy: mag de data je organisatie verlaten of moet het lokaal blijven?
- Snelheid: hoe snel moet een antwoord terugkomen?
- Closed of open source: betaalde modellen zijn vaak krachtiger en gebruiksvriendelijk, maar open-source modellen geven je meer vrijheid en controle.
- Test meerdere modellen door dezelfde vragen te stellen aan verschillende modellen en vergelijk de antwoorden.
- Voorbeelden van modellen:
- OpenAI (GPT) is sterk in taal, breed inzetbaar, veel integraties.
- Claude (Anthropic) is goed in langere contexten, vaak “veiliger” in antwoorden.
- Gemini (Google) is sterk geïntegreerd met Google-diensten.
- Mistral is open-source, snel en efficiënt, vaak goedkoper.
- Llama 4 (Meta) is open-source, geschikt voor lokaal gebruik of private cloud.
- Gemma 3 (Google open-source) is lichter, ideaal voor specifieke toepassingen.
- Phi-4 (Microsoft) is klein, performant en goed voor edge devices.
- Gwen 3 (xAI / Elon Musk) is gefocust op webintegratie en real-time toepassingen.
- DeepSeek is sterk in analytische taken en wiskundige redeneringen.
- Cohere is gespecialiseerd in zakelijke toepassingen, zoals zoeken en classificatie.
- Amazon (AWS Bedrock-modellen) is geïntegreerd in cloudomgevingen met schaalbaarheid.
- Ollama kan eenvoudig open modellen lokaal draaien.
- Together AI biedt open modellen beschikbaar via de cloud.
Stap 3: Frameworks gebruiken
Een framework is een gereedschapskist die je helpt om de AI sneller te koppelen met jouw data en toepassingen. Het is namelijk niet nodig om alles zelf te bouwen vanaf nul, want zo kom je veel sneller tot een werkende oplossing.
Praktisch:
- Kies een framework dat past bij je project (bijvoorbeeld voor chatbots, documentanalyse of zoektoepassingen).
- Verbind je data met het model dankzij gebruik van een framework om documenten, databanken of API’s makkelijk aan te sluiten.
- Bouw stap voor stap uit en begin klein (zoals met slechts één databron) en breid daarna uit met meerdere bronnen of functies.
- Voorbeelden van frameworks:
- LangChain is heel flexibel en populair; ideaal om complexe AI-flows te bouwen.
- LlamaIndex is sterk in het koppelen van documenten en databronnen aan een AI.
- Haystack is handig voor zoekoplossingen en vraag-en-antwoord systemen.
- txtai is lichtgewicht en eenvoudig, goed voor semantisch zoeken en classificatie.
Stap 4: Data verzamelen en klaarmaken
Een AI kan alleen werken als je ze voedt met de juiste informatie. Dat kan gaan van handleidingen en rapporten tot webpagina’s en tabellen. Zo kan de AI antwoorden geven op basis van jouw eigen kennis, niet enkel wat hij al weet.
Praktisch:
- Haal je data op uit websites, PDF’s en tabellen.
- Maak de data bruikbaar door rommel weg te halen en de inhoud om te zetten naar platte tekst.
- Zorg voor structuur door metadata mee te geven, zoals titel, datum of bron.
- Voorbeelden van tools die dit voor jou doen:
- Crawl4AI haalt automatisch website-inhoud op.
- FireCrawl extra sterk in het scrapen van hele websites.
- ScrapeGraphAI gebruikt AI om complexe websites overzichtelijk te scrapen.
- MegaParser zet ruwe documenten en tabellen netjes om.
- Docling leest PDF’s en Office-bestanden uit.
- LlamaParse haalt tabellen en gescande documenten goed uit elkaar.
- Extract Thinker helpt bij het opschonen en structureren van ongestructureerde data.
Stap 5: Tekst omzetten naar getallen (embeddings)
Om teksten slim te kunnen doorzoeken, moet de AI ze eerst omzetten in getallenreeksen die betekenis bevatten. Hierdoor kan de AI niet alleen op woorden zoeken, maar ook op de betekenis achter de woorden.
Praktisch:
- Verdeel de tekst in stukken door lange documenten op te delen in kleinere blokken (per alinea of hoofdstuk), zodat de AI er gericht in kan zoeken per topic.
- Zet elk stuk om naar een getallenreeks. Gebruik een embedding-model dat de tekst vertaalt naar vectoren die de betekenis bevatten.
- Bewaar ook de context door samen met die vectoren ook extra info op te slaan, zoals titel, datum of auteur, zodat je later beter kan filteren of antwoorden kan verantwoorden.
- Voorbeelden van tools en modellen voor embeddings:
- Nomic is open-source en handig om vectoren visueel te analyseren.
- SBERT is veelgebruikt voor semantische zoektoepassingen.
- OpenAI is gebruiksvriendelijk en goed presterend voor algemene embeddings.
- Voyage AI is sterk in nauwkeurige en hoogwaardige embeddings.
- Google biedt embeddings via Vertex AI en andere cloud-diensten.
- Cohere is gespecialiseerd in zakelijke toepassingen en meertaligheid.
Stap 6: Gegevens opslaan in een geheugen (vector database)
De omgezette teksten moeten ergens opgeslagen worden zodat de AI er later snel in kan zoeken. Dat geheugen noemen we een vector database. De AI kan zo heel snel en doelgericht het juiste stukje informatie vinden.
Bij een klassieke zoekfunctie (zoals in Word of Excel) krijg je enkel resultaten als je exact “fiets” intikt. Maar bij vector search begrijpt de AI dat “fiets”, “rijwiel” en zelfs “mountainbike” inhoudelijk verwant zijn. Daarom is deze stap nodig.
Praktisch:
- Kies een systeem dat geschikt is voor vectoren en schaalbaar genoeg voor je data.
- Sla de vectoren samen met metadata (titel, datum, bron) op zodat de AI altijd context kan tonen.
- Voorbeelden van vector databases:
- Chroma is eenvoudig en ideaal voor testen en kleine projecten.
- Pinecone is schaalbaar en cloudgebaseerd, handig voor productie.
- Qdrant is open-source, sterk in filtermogelijkheden en snel zoeken.
- Weaviate is flexibele vector database met ingebouwde AI-functies.
- Milvus is enterprise-gericht, zeer schaalbaar.
- Postgres is een relationele database met vector-extensies, goed voor wie al Postgres gebruikt.
- Cassandra is geschikt voor grote hoeveelheden data verspreid over meerdere servers.
- OpenSearch is een uitbreiding op Elasticsearch met vector search.
Stap 7: Evalueren en bijsturen
Als het systeem werkt, stopt het werk niet. Je moet testen, meten en verbeteren. Zo weet je zeker dat de antwoorden betrouwbaar zijn en dat de AI goed blijft werken.
Praktisch:
- Test met echte vragen die in de praktijk voorkomen en kijk of de antwoorden kloppen.
- Verzamel feedback van gebruikers door mensen te laten aanduiden of een antwoord nuttig was of niet.
- Gebruik de testresultaten om data op te schonen of instellingen aan te passen.
- Voorbeelden van evaluatietools:
- Ragas meet hoe goed antwoorden overeenkomen met de verwachte resultaten.
- TruLens analyseert of de AI de juiste context gebruikt en hoe relevant die is.
- Giskard test AI-systemen op nauwkeurigheid, betrouwbaarheid en mogelijke fouten.
Stap 8: Beveiligen en uitrollen
Een AI in productie brengen betekent ook zorgen voor veiligheid, privacy en goed beheer. Enkel dan kunnen gebruikers de oplossing vertrouwen, en je vermijdt problemen rond gevoelige data.
Praktisch:
- Bescherm gevoelige data zodat vertrouwelijke informatie niet zomaar gedeeld of misbruikt kan worden.
- Hou controle en toezicht door vast te leggen wie toegang heeft. Registreer welke vragen en antwoorden verwerkt worden, en zorg zo voor transparantie.
- Start met een beperkte groep gebruikers, leer uit hun gebruik, en schaal daarna veilig op.
- Voorbeelden van aanpak en tools:
- Auditlogs voor het bijhouden van alle interacties.
- Toegangsbeheer met rollen en rechten (wie mag wat?).
- Monitoring & alerts tools die continu waken over prestaties, kosten en misbruik.
Uiteindelijke AI applicatie-flow
- De eindgebruiker stelt een vraag in jouw applicatie
Bijvoorbeeld in een chatbot, zoekvenster of helpdesk-app. - De vraag gaat naar de vector database
De vraag wordt omgezet naar een vector (stap 5), en de database zoekt de meest relevante stukken informatie erbij (stap 6). - De relevante stukken worden teruggestuurd naar het taalmodel (LLM)
Het LLM combineert de vraag van de gebruiker met de gevonden context. Daardoor kan het model een antwoord geven dat klopt met jouw data, en niet alleen met zijn algemene kennis. - Het antwoord verschijnt in de applicatie
De gebruiker ziet een helder antwoord, eventueel met bronvermelding of link naar het originele document.
Dus zo zie je dat een AI-systeem bouwen met LLM’s geen magie. Het is maar een reeks logische stappen. En bij Canyon Clan kunnen we je bij elke stap vooruit helpen.