Kennisassistenten
Antwoorden met bronvermelding uit eigen documentatie.
Alle technologieën
Technologie · AI-architectuur
LangChain voor gestructureerde AI-toepassingen
LangChain is een framework om AI-toepassingen op te bouwen uit herkenbare onderdelen: ophalen van bronnen, prompts, tool-aanroepen en meerstapsredenering. Yousource gebruikt het om AI-functionaliteit gestructureerd en testbaar te houden in plaats van te laten leunen op één lange prompt.
- Type
- Framework voor AI-applicaties
- Sterk in
- RAG en meerstapsworkflows
- Onderdelen
- Retrieval · tools · geheugen
- Modellen
- Meerdere leveranciers inwisselbaar
- Focus
- Herleidbare antwoorden
Toepassingen
Waar wij LangChain voor inzetten.
Documentzoeken
Semantisch zoeken door handleidingen, contracten of dossiers.
Tool-aanroepen
AI die gegevens ophaalt of acties voorbereidt in bestaande systemen.
Verwerkingsketens
Meerdere stappen achter elkaar met controle per stap.
Expertise
Alles wat je moet weten over LangChain.
Wanneer is LangChain de juiste keuze?
LangChain is nuttig zodra een AI-functie meer moet doen dan één vraag beantwoorden: bronnen raadplegen, gegevens combineren of acties voorbereiden. Voor een enkele, eenvoudige modelaanroep is het framework overbodige complexiteit.
We toetsen LangChain altijd aan het product, de gebruikers, het bestaande landschap en het team dat ermee moet werken. Zo kiezen we de technologie op inhoud en niet op populariteit.
- Antwoorden onderbouwd met eigen bronnen
- Onderdelen los testbaar en vervangbaar
- Ondersteuning voor meerdere modelleveranciers
- Geschikt voor meerstapsprocessen met controle
Onze aanpak met LangChain
We bepalen eerst welke bronnen betrouwbaar genoeg zijn om antwoorden op te baseren, en hoe die worden opgeknipt en geïndexeerd. De kwaliteit van retrieval bepaalt de kwaliteit van het antwoord — vaker dan de keuze van het model.
We werken iteratief: eerst de belangrijkste gebruikersroute en technische risico’s, daarna de verbreding. Ontwerp, development en kwaliteitscontrole lopen daarbij als één proces.
- Architectuur en datamodel vóór implementatie
- Herbruikbare componenten en duidelijke conventies
- Code review, tests en acceptatie per onderdeel
- Documentatie en overdracht aan het beheerteam
Architectuur, integraties en schaalbaarheid
Documenten worden geïndexeerd in een vectorindex met metadata voor filtering en rechten. Antwoorden verwijzen naar de gebruikte bron, zodat een gebruiker kan controleren waar informatie vandaan komt.
Koppelingen krijgen duidelijke contracten, foutafhandeling en logging. Daardoor blijft het platform uitbreidbaar en zijn incidenten sneller te herleiden.
- Rechten meenemen in het ophalen van bronnen
- Documentopdeling afstemmen op het materiaal
- Evaluatieset onderhouden bij nieuwe content
- Kosten van meerdere modelaanroepen bewaken
Beveiliging, kwaliteit en doorontwikkeling
We bouwen evaluatiesets met echte vragen en verwachte antwoorden, en meten na elke wijziging opnieuw. Toegangsrechten worden meegenomen in het ophalen, zodat niemand via de assistent bij documenten komt die anders afgeschermd zijn.
Na livegang bewaken we beschikbaarheid, fouten en afhankelijkheden. Nieuwe functionaliteit wordt gecontroleerd uitgerold, zonder dat stabiliteit of beheerbaarheid onder druk komt te staan.
- Veilige configuratie en minimaal benodigde rechten
- Geautomatiseerde controles in de ontwikkelstraat
- Monitoring en bruikbare foutregistratie
- Gefaseerde releases en een herstelbaar deployproces
AI-opzet vergeleken
| Aanpak | Sterkste kant | Aandachtspunt |
|---|---|---|
| RAG met LangChain | Antwoorden uit eigen bronnen | Kwaliteit van indexering |
| Directe modelaanroep | Eenvoud en snelheid | Geen bronverankering |
| Fine-tuning | Vast gedrag en formaat | Onderhoud bij nieuwe data |
Veelgestelde vragen
LangChain: vragen die klanten ons stellen.
Hoe voorkomen jullie verzonnen antwoorden?+
Door antwoorden te baseren op opgehaalde bronnen, bronvermelding te tonen, het model expliciet te laten aangeven wanneer iets niet in de bronnen staat, en dat te toetsen met een vaste evaluatieset.
Werkt een AI-assistent met onze toegangsrechten?+
Ja. We filteren bij het ophalen op basis van de rechten van de gebruiker, zodat de assistent nooit informatie samenvat die iemand niet zelf mag inzien.
Kunnen we van model wisselen zonder alles opnieuw te bouwen?+
Ja, dat is een belangrijke reden voor deze opzet. Retrieval, prompts en tools blijven staan; alleen het model achter de generatiestap wordt vervangen en opnieuw geëvalueerd.
Wanneer kiezen jullie voor LangChain?+
LangChain is passend wanneer de sterke kanten van de technologie aansluiten op de gebruikers, processen en gewenste levensduur van het product. We onderbouwen die keuze tijdens de technische verkenning.
Kunnen jullie een bestaand LangChain-project overnemen?+
Ja. We starten met een audit van architectuur, codekwaliteit, afhankelijkheden, beveiliging en deployment. Daarna maken we een gefaseerd plan voor stabilisatie en doorontwikkeling.
Koppelen jullie LangChain aan bestaande systemen?+
Ja. We integreren onder meer CRM, ERP, betalingen, identity providers, datawarehouses en externe API’s. We leggen datastromen, verantwoordelijkheden en foutscenario’s vooraf vast.
Hoe borgen jullie de kwaliteit?+
Met code reviews, geautomatiseerde tests waar die waarde toevoegen, aparte omgevingen en controle op performance, toegankelijkheid en beveiliging. Acceptatiecriteria zijn onderdeel van iedere oplevering.
Blijft Yousource betrokken na livegang?+
Ja. We kunnen monitoring, technisch beheer, updates en productdoorontwikkeling verzorgen, of het project gedocumenteerd overdragen aan een intern team.
Een assistent op eigen kennis bouwen?
We starten met een afgebakende bronset en meetbare kwaliteitseisen.