Wat is RAG-technologie?
🔍
Content crawling
Haalt automatisch HTML, PDF’s, en API-data op.
🧩
Slimme segmentatie
Splitst documenten in betekenisvolle kennisblokken (chunks).
🧠
Context verrijking
Voegt metadata toe (Bijv: onderwerp, bron, datum, type).
🧮
Semantische embeddings
Zet tekst om naar betekenis (vectoren) voor relevante zoekresultaten.
🏷️
Bronprioriteit & filters
Bepaalt welke kennis leidend is per omgeving of doelgroep.
🔄
Automatische herindexatie
Houdt content actueel zonder handmatig onderhoud.
🔁
Herschrijf zoekopdracht
Past de vraag van de gebruiker automatisch aan om betere resultaten te vinden, bijvoorbeeld door synoniemen of extra context toe te voegen.
🧩
Vraag opsplitsen
Breekt complexe of samengestelde vragen op in kleinere deelvragen voor vollediger en preciezer zoeken.
📚
Kennisgebieden toepassen
Bepaalt vanuit welke kennisbronnen gezocht wordt, afhankelijk van het onderwerp of de doelgroep.
🧠
Semantisch zoeken
Zoekt op betekenis in plaats van exacte woorden. Hierdoor vindt Vragen.ai ook relevante informatie met andere formuleringen.
📊️
Resultaten herordenen
Rangschikt gevonden kennis-fragmenten opnieuw op betrouwbaar-heid en relevantie, zodat de beste informatie bovenaan komt.
✂️
Onbetrouwbare resultaten verwijderen
Negeert automatisch kennis-fragmenten waarvan de relevantie te laag is, zodat de AI zich alleen baseert op betrouwbare bronnen.
🧠
Systeem en agents instructies
Je bepaalt zelf de toon, rol en beperkingen van vragen.ai in natuurlijke taal.
🔗
Bronvermeldingen
Elk antwoord citeert fragmenten uit de juiste bron.
🛑
Fallback logica
Als vragen.ai iets niet weet, worden gebruikers verwezen naar de juiste plek of persoon.
🚧
Testomgeving
Stel vragen in de testomgeving zoals klanten dat zouden doen en valideer of vragen.ai antwoord geeft volgens jouw instructies.
🔗
Autoplay-simulaties
Speel automatisch honderden testvragen af die het gedrag van jouw bezoekers simuleert.
🛑
Annotaties & feedback
Beoordeel elk antwoord handmatig of met een score (“goed”, “onvolledig”, “onjuist”).
🧪
Ground-truth datasets
Bouw een dataset met verwachte antwoorden (de “gouden set”) en gebruik die om objectief te meten of vragen.ai consistent presteert.
🔀
Vergelijk runs en versies
Test verschillende configuraties naast elkaar. Bijvoorbeeld twee promptversies of een andere kennisselectie.
💬
Embed op je website
Voeg vragen.ai toe als widget, chatvenster of inline FAQ-blok. Perfect om bezoekers direct te helpen, zonder door menu’s te klikken.
🔍
Zoekbalk-vervanger
Vervang de traditionele zoekfunctie door vragen.ai die vragen begrijpt en ook goed is in semantisch zoeken.
🧱️
API & SDK
Integreer vragen.ai in je eigen frontend, app of kennisportaal via de REST API of JavaScript SDK.
🎨
Personaliseer
Pas de look & feel aan per merk, afdeling of website — volledig white label mogelijk.
♿
Toegankelijk & snel
WCAG-conform, met caching en CDN voor minimale laadtijden.
📥
Inbox voor inzichten
Een overzicht van gestelde vragen. Jouw signaal om content of instructies aan te vullen.
📊
Vraaganalyse & trends
Ontdek patronen in vragen, terugkerende onderwerpen en seizoenspieken.
🔁
Feedbackloops
Voeg verbeterde antwoorden direct toe aan de ground-truth dataset of herindexeer relevante bronnen.
🧮
Kwaliteits- en prestatiemetrics
Monitor answer rate, citation coverage, en user feedbackscores.
📤
Export & rapportage
Exporteer data naar CSV of je eigen BI-tooling voor dieper inzicht.

