Onze diensten voor RAG- en context engineering
RAG architecture and implementation
From document ingestion and chunking strategy to retrieval pipeline and model integration. We design RAG architectures that work in production, not just in a demo environment with hand-selected test documents.
Hybrid retrieval
Pure semantische zoekopdrachten missen exacte termen. Bij pure lexicale zoekopdrachten ontbreekt dan weer de context. Wij combineren beide, aangevuld met Reciprocal Rank Fusion voor re-ranking, zodat je retrieval goed werkt op zowel conceptuele vragen als specifieke productnamen en technische codes.
Knowledge infrastructure and data-as-a-product
AI agents are only as good as the data they consult. We design knowledge infrastructures where domain teams manage and enrich their own data as part of their normal working process. This keeps your AI current without creating central data overhead.
Document pipelines and source integration
Knowledge is spread across websites, PDF manuals, CMS systems, SAP and Salesforce. We build automated pipelines that merge those sources, normalise them and make them available to your AI agent, including version control and source attribution.
Context engineering en promptarchitectuur
De kwaliteit van een RAG-respons hangt van meer af dan alleen de retrieval. Wij ontwerpen de volledige contextlaag: welke informatie het model krijgt, in welke volgorde, met welke instructies en hoe je die keuzes systematisch evalueert en verbetert.
RAG evaluation and quality improvement
How well does your AI platform answer the questions that come in? We build automated evaluation pipelines based on relevance, accuracy and source attribution, so you can measure and steer quality improvement.
Jouw plannen rond RAG- en context engineering bespreken?
RAG en context engineering: onze aanpak
RAG is een specifieke discipline in kennisarchitectuur. De kwaliteit van je retrieval hangt rechtstreeks af van de onderliggende kennisinfrastructuur: hoe documenten ingeladen, gestructureerd en up-to-date gehouden worden. Als dat goed zit, geven je AI-agents betrouwbare en herleidbare antwoorden op de vragen die ze krijgen. Onze aanpak dekt de volledige kennislaag af: van bronintegratie en datakwaliteit tot evaluatie en continue optimalisatie.
Context engineering begint bij ingestie
De meeste RAG-problemen ontstaan al bij de ingestie. Hoe je documenten opsplitst, hoe je omgaat met tabellen en gestructureerde data, en hoe je versieconflicten tussen bronnen oplost: die keuzes bepalen de kwaliteit van je retrieval nog vóór er een enkele gebruikersvraag is gesteld. Wij benaderen de ingestiestrategie als een architectuurbeslissing, niet als een instelling bij de configuratie.
Kennisinfrastructuur als domeineigenaarschap
Wanneer domeinexperts de kennisbronnen kunnen beheren die zij het beste begrijpen, verbetert datakwaliteit structureel. Wij ontwerpen kennisinfrastructuren als data-as-a-product: domeinteams beheren en verrijken hun eigen data via gestructureerde interfaces, zonder voor elke update afhankelijk te zijn van een centrale data-engineer.
Eén kennislaag, meerdere toegangspaden
Dezelfde kennisinfrastructuur moet toegankelijk zijn voor een klantgerichte chatbot, een interne adviestool én een agentic workflow, zonder de retrieval-logica telkens opnieuw te bouwen. Wij ontwerpen knowledge delivery als composable laag: toegankelijk via API, MCP of CLI, afhankelijk van wat het consumerende systeem nodig heeft.
Waarom samenwerken met ons?
Productie-RAG, geen demo-RAG
Een RAG-systeem dat werkt in een demo is snel gebouwd. Het betrouwbaar laten presteren op een echte, evoluerende documentcollectie is een ander verhaal. Bij SBB indexeerden we zo meer dan 1.000 documenten voor drie sectorspecifieke assistenten. Bij Etex combineerden we semantic search, BM25 en RRF in een live klantenserviceplatform.
Kennisarchitectuur én AI-architectuur
Waar de meeste AI-leveranciers in modellen denken, vertrekken wij vanuit data. RAG is in de kern een data-architectuurvraagstuk: hoe je bronnen structureert, wie ze beheert en hoe je ze actueel houdt. Wij brengen de integratiediepte die nodig is om systemen zoals SAP, Salesforce, ContentHub en je eigen CMS te verbinden met de kennislaag van je AI-agent.
AIECC-kennis over projecten heen
Patronen die we bij SBB ontdekten voor sectorspecifieke kennispartitionering, passen we bij Etex toe op multi-brand productdata. Ons AI Engineering Competence Centre zorgt ervoor dat architectuurinsights worden gedeeld over projecten heen, zodat jouw project profiteert van wat we al eerder uit de praktijk geleerd hebben.
AIECC knowledge across projects
Patterns we discovered at SBB for sector-specific knowledge partitioning, we adapt at Etex for multi-brand product data. Our AI Engineering Competence Centre ensures that architecture lessons are shared across projects, so your project benefits from what we've learned before.
