LLM-integratie voor bedrijven: op je eigen data, in productie
We koppelen een LLM aan je documentatie en zetten het in 6-10 weken in productie. Het antwoordt met bronvermelding en geeft door aan een medewerker als het geen bron vindt.
- 90%+ RAG-Nauwkeurigheid
- 01 · Systemen Leest ERP, CRM en e-mail
- 02 · Doel Plant de stappen
- 03 · Voorstel Met het bewijs
- 04 · Controle Een persoon keurt goed
- 05 · Actie Voert uit in uw systemen
- 06 · Logboek Alles blijft traceerbaar
- Leert van elke goedkeuring
- ISO 27001 Informatiebeveiliging
- ISO 42001 Managementsysteem voor AI
- ENS Spaans nationaal beveiligingskader
- 5,0 op Clutch · geverifieerde reviews
- Sinds 2009 Software- en AI-engineering
In cijfers
Productieresultaten
Echte financiële impact van goed geïmplementeerde LLMs.
- -50% L1-Tickets Afgevangen door chatbot
- €0,02 Kosten/Query Inclusief infrastructuur, tegenover €8-15 voor een medewerker
- 24/7 Beschikbaarheid Geen diensten of feestdagen
Waarom
Enterprise RAG, chatbots, AI-APIs
LLMs die antwoorden uit je documentatie en de bron noemen
We zijn geen ChatGPT-wrapper. We implementeren RAG-architectuur die antwoorden verankert in je echte documentatie. Multi-model (GPT, Claude, Llama) zonder leveranciersafhankelijkheid. EU-servers voor AVG en EU AI Act compliance.
- 90%+ Nauwkeurigheid
- ✓ Noemt de bron
- ✓ EU Data
Definitie
Wat is RAG en waarom vermindert het hallucinaties?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) doorzoekt je documentatie voordat het antwoordt. Het LLM antwoordt op basis van wat het vindt en noemt de bron. Vindt het niets relevants, dan zegt het dat en geeft het door aan een medewerker. Het verschil tussen een chatbot die je merk schaadt en een die het versterkt.
Wat is inbegrepen
Service deliverables
Wat je ontvangt. Productie-klaar.
- RAG-systeem op jouw documentatie
- Chat-interface of API-endpoint
- Anti-hallucinatie safeguards
- Gebruik en nauwkeurigheid dashboard
- Feedback-loop voor verbetering
- Complete technische documentatie
Samenvatting
Executive summary
Voor het management.
LLM-integratie vermindert operationele klantenservicekosten met 40-60% door L1-tickets te automatiseren. Met RAG antwoordt het systeem met verwijzing naar je documentatie en geeft het door aan een medewerker als het het antwoord niet vindt. Zo daalt het risico op "hallucinaties" die het merk schaden.
Aantoonbare ROI in 4-8 maanden. Schaalbare oplossing aangepast aan de complexiteit van elke case. Ontworpen om te voldoen aan de AVG en de EU AI Act, met EU-servers.
Voor de CTO
Technische samenvatting
Voor de CTO.
RAG-architectuur met vector stores (Pinecone, Qdrant, ChromaDB), geoptimaliseerde chunks en semantische embeddings. Multi-model support (GPT, Claude, Llama, Mistral) zonder leveranciersafhankelijkheid.
Security safeguards: confidence threshold, human escalation, content filtering. Deployment op jouw cloud (AWS, GCP, Azure) of on-premise infrastructuur voor maximale privacy.
Voor wie
Is het voor jou?
Productie-LLMs vereisen gestructureerde data en gebruiksvolume.
Voor wie
- Bedrijven met hoog L1-ticket volume die kostenreductie zoeken.
- Organisaties met uitgebreide documentbasis (FAQs, handleidingen, beleid) die onderbenut is.
- CTOs die productie-AI nodig hebben met AVG-compliance en EU-data.
- Productteams die AI-features willen zonder vanaf nul te bouwen.
Voor wie niet
- Projecten die alleen een ChatGPT-wrapper nodig hebben zonder aanpassing.
- Bedrijven zonder gestructureerde documentatie als kennisbasis.
- Projecten zonder voldoende data- of ticketvolume om een functionele MVP te rechtvaardigen.
Kernpunten
Enterprise LLM-oplossingen
Use cases met bewezen ROI.
- 01
Klantsupport-bot
Chatbot op FAQs en documentatie. Lost L1 op, escaleert L2/L3 met context. -40-60% tickets.
- 02
Kennisassistent
Interne assistent voor beleid en processen. -50% inwerktijd.
- 03
Documentverwerking
Gestructureerde extractie uit contracten, facturen, rapporten. Minuten vs uren.
- 04
Custom API-endpoints
AI-APIs geïntegreerd in je applicatie. Classificatie, samenvatting, analyse. Geen afhankelijkheid. Draait je applicatie op Laravel, lees dan AI integreren in Laravel.
Zo werken wij
Integratieproces
Van concept naar productie in 6-10 weken.
- 01
Use case & architectuur
Definitie, databronnen, succesmetrics. EU AI Act evaluatie.
- 02
Data-pipeline
Ingestie, chunking, embeddings, vector store. 90%+ nauwkeurigheid.
- 03
LLM-integratie
Geoptimaliseerde prompts, safeguards, interface of API. Beperking van hallucinaties.
- 04
Productie & iteratie
Deployment, monitoring, continue verbetering gebaseerd op echt gebruik.
Risico's en hoe wij ze afdekken
Risico's en mitigatie
We anticiperen op problemen voordat ze optreden.
- 01
Model-hallucinaties
OplossingRAG-architectuur met confidence threshold en human escalation bij onzekerheid.
- 02
Gevoelige data naar derden
OplossingSelf-hosted model optie (Llama, Mistral) zonder data die je perimeter verlaat.
- 03
Leveranciersafhankelijkheid
OplossingMulti-model abstractie die van provider wisselen met minimale wijzigingen mogelijk maakt.
- 04
Regelgevende non-compliance
OplossingEU-servers, AVG-documentatie, EU AI Act classificatie inbegrepen.
Technologieën
LLM-technologieën
Multi-model, geen afhankelijkheid.
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
- Pinecone
- Qdrant
- ChromaDB
- Python
- FastAPI
Het bewijs
Waarom Kiwop voor LLMs
We zijn geen "ChatGPT-wrapper" verkopers. We implementeren sinds 2009 technologie die businessresultaten levert. En we gebruiken het zelf: de chatbot van kiwop.com draait op Claude via de Anthropic API, en ons eigen platform Nexo integreert LLMs dagelijks in productie.
- 17 Jaar ervaring
- 90+ RAG-nauwkeurigheid
- 6-10 Weken tot productie
Wat is inbegrepen
Wat elk LLM-project bevat
Maatwerkoplossingen met aantoonbare ROI.
- Interne RAG-chatbot op jouw documentatie
- Klantsysteem met CRM-integraties en escalatie
- Inclusief ontwikkeling, deployment, 3 maanden tuning
- Typische ROI: 4-8 maanden
Bronnen
Bronnen van de cijfers op deze pagina
Waar de gegevens over privacy, regelgeving en cases die we noemen vandaan komen. De overige cijfers zijn schattingen op basis van onze ervaring. Geraadpleegd op 26 september 2026.
- OpenAI, Enterprise privacy Standaard traint OpenAI zijn modellen niet met data die via de API of de zakelijke abonnementen wordt verstuurd.
- Anthropic Privacy Center: worden mijn data gebruikt voor training? Standaard gebruikt Anthropic de in- en uitvoer van zijn commerciële producten, inclusief de API, niet voor training.
- Succesverhaal: Nexo Het eigen platform van Kiwop, dat dagelijks LLM’s en AI-agenten in productie draait.
- Verordening (EU) 2016/679 (AVG), EUR-Lex Officiële tekst over gegevensbescherming.
- Verordening (EU) 2024/1689 betreffende artificiële intelligentie (EU AI Act), EUR-Lex Officiële tekst van de risicoclassificatie en de verplichtingen die we noemen.
Veelgestelde vragen
Executive vragen
Wat CTOs vragen.
Gaan mijn data naar OpenAI/Anthropic?
Met enterprise API trainen je data geen modellen. Voor maximale privacy deployen we Llama/Mistral op jouw cloud. Altijd op EU-servers.
Hoe beperken jullie hallucinaties?
RAG-architectuur die antwoorden verankert in echte documenten. Safeguards die lage zekerheid detecteren en doorgeven aan een medewerker. Zo dalen hallucinaties sterk, maar niet tot nul. Daarom noemt elk antwoord zijn bron.
GPT, Claude, of Llama?
Hangt af van de case. We doen vergelijkende tests met jouw data. Geen afhankelijkheid van één leverancier.
Wat gebeurt er als het LLM niet weet?
Het antwoordt duidelijk dat het geen informatie heeft. Optioneel escaleert naar mens met gesprekscontext.
Zijn jullie AVG en EU AI Act compliant?
Data op EU-servers. Voor hoog risico EU AI Act: classificatie, technische documentatie en governance inbegrepen.
Beste model voor gevoelige data?
Llama of self-hosted Mistral. Data verlaat nooit je perimeter. Performance vergelijkbaar met frontier-modellen.
Kan ik van LLM-provider wisselen?
Architectuur ontworpen voor nul leveranciersafhankelijkheid. Abstractie die wisselen met minimale wijzigingen mogelijk maakt.
Welke nauwkeurigheid kan ik verwachten?
90%+ nauwkeurigheid met goed geconfigureerde RAG. We itereren tot de threshold voor productie. Na deployment houdt LLMOps die nauwkeurigheid op peil.
LLM-integratie of AI-agent?
LLM-integratie dekt vraag en antwoord: chatbots, enterprise RAG en APIs. Een AI-agent voert daarnaast acties uit in je systemen. Bij twijfel verheldert AI-advies de aanpak voordat je investeert.
Volgende stap
Wat wil je aan een LLM koppelen?
30 minuten met degene die het systeem gaat ontwerpen, niet met een verkoper. We vertellen je wat er met jouw data te bouwen valt, wat het zou kosten en wat de moeite niet waard is. We antwoorden binnen 24 uur. Wil je liever met de volledige diagnose beginnen: AI-audit vanaf € 3.000.
- Vrijblijvend
- Antwoord binnen 24u
- Voorstel op maat
Succesverhalen
Projecten waarin we dit toepassen
Loviux
La Salve
Nexo
Laten we praten.
Technisch intakegesprek
AI, beveiliging en prestaties. Diagnose met gefaseerd voorstel.
- NDA beschikbaar
- Antwoord <24u
- Gefaseerd voorstel
Je eerste gesprek is met een Solutions Architect, niet met een verkoper.
Praat met een architect