Document-AI, RAG en integraties kiezen

Kies tussen documentextractie en RAG, beoordeel koppelingen met bestaande software en regel brontoegang, validatie en beheer vooraf.

Geen verkooppraatje

Compositie van teamportretten van Jordann, Lava en Joey, van links naar rechts.

Jordann, Lava en Joey van SevenLab. Een compositie van teamportretten.

Maak kennis met het team

Een gids van SevenLab

Een handleiding doorzoeken, factuurvelden uitlezen en een ERP-record bijwerken zijn verschillende problemen. Een goede uitvraag voor document-AI maakt dat onderscheid voordat je een chatbot of koppeling kiest. Deze gids helpt een documentverwerkings- of RAG-project met SevenLab te beoordelen zonder aan te nemen dat genoemde bedrijfssystemen al ondersteunde connectoren hebben.

Maak onderscheid tussen extractie, zoeken en systeemupdates

Documentextractie zet inhoud om in velden die je kunt valideren, zoals factuurreferenties of contractdatums. OCR kan nodig zijn wanneer tekst in gescande afbeeldingen staat. Retrieval-augmented generation, of RAG, haalt juist relevante passages op om een vraag te helpen beantwoorden. Geen van beide maakt een uitkomst automatisch juist of geeft toestemming om een ander systeem te wijzigen.

Illustratief scenario: een financiële afdeling ontvangt regelmatig partijen leveranciersfacturen als pdf. Daarvoor zijn velddefinities, controles op dubbele documenten, uitzonderingsafhandeling en een goedgekeurde route naar de boekhouding nodig, niet alleen een chatvenster. Een juridisch team dat contractbepalingen zoekt, heeft andere eisen: bronpassages, documentversies en deskundige controle. Een eenmalige pdf uitlezen rechtvaardigt mogelijk geen maatwerkapplicatie.

  • Kies de uitvoer: gevalideerde velden, gevonden passages of een voorgestelde actie.
  • Verzamel representatieve scans, tabellen, bijlagen en lastige voorbeelden.
  • Controleer of terugkerend volume en procesbehoeften maatwerk rechtvaardigen.

Neem bronkwaliteit en toegang mee in het ontwerp

Een kennisassistent vraagt om een afgebakende bronverzameling, actuele versies en regels voor wat iedere gebruiker mag opvragen. Vraag hoe verwijderde of vervangen documenten uit de zoekindex verdwijnen en hoe antwoorden naar onderbouwende passages verwijzen. Test onbeantwoordbare vragen en tegenstrijdige documenten. RAG kan informatie toegankelijker maken, maar sluit onjuiste antwoorden niet uit en vervangt geen deskundig oordeel.

Chemgas is een gedocumenteerd SevenLab-voorbeeld van een RAG-assistent voor maritieme procedures. Die case meldt 90% minder opzoektijd. Dit cijfer hoort uitsluitend bij Chemgas en is geen voorspelling voor een andere organisatie. Gebruik de case om vragen te stellen over je eigen procedures, bronbeheer en evaluatie, niet om hetzelfde resultaat te veronderstellen.

  • Benoem voor iedere bronverzameling een eigenaar en actualisatieproces.
  • Test toegangsbeperkingen en verwijzingen naar exacte documentversies.
  • Neem vragen op die onbeantwoord moeten blijven of escalatie vereisen.

Onderzoek iedere koppeling voordat je een verbonden proces belooft

Behandel Dynamics 365, Exact Online, Salesforce, SharePoint en Microsoft Teams als onderwerpen voor onderzoek, niet als bevestigde SevenLab-connectoren. Hetzelfde geldt voor voorgestelde ChatGPT-koppelingen, n8n-implementaties of Make-workflows. Controleer per eis de beschikbare API's, licenties, authenticatie, gebruikslimieten en de behoefte aan lees- of schrijfrechten. Alleen een productnaam is geen integratiespecificatie.

Illustratief scenario: een organisatie wil SharePoint-documenten doorzoeken en wijzigingen in een verouderd ERP voorstellen. Baken zoeken en recordwijzigingen afzonderlijk af, met rechtencontroles, veldmapping en herstel bij mislukte schrijfacties. Heeft de oude applicatie geen geschikte interface, vergelijk dan een gecontroleerde export, een beperkte integratielaag en modernisering. Ga niet uit van betrouwbare automatisering via schermen.

  • Noteer systemen, versies, eigenaren en benodigde lees- of schrijfacties.
  • Controleer API-toegang, licenties en rechten met iedere systeemeigenaar.
  • Bepaal herhaalpogingen, voorkoming van dubbele acties en herstel vóór schrijftoegang.

Valideer met echte documenten en regel doorlopend eigenaarschap

Stel een evaluatieset samen die het werk weerspiegelt: slechte scans, afwijkende opmaak, ontbrekende pagina's en conflicterende versies. Controleer bij extractie afzonderlijke velden en de gevolgen van een verkeerde waarde. Beoordeel bij RAG of gevonden bewijs het antwoord ondersteunt en of de juiste gebruiker toegang heeft. Houd een menselijke route beschikbaar voor gevallen die niet veilig kunnen worden afgehandeld.

InShared is een SevenLab-casebron voor documentverwerking, niet voor een verondersteld verbeterpercentage. Bekijk die case naast je eigen acceptatiecriteria. Spreek vóór oplevering bronupdates, toegangscontroles, bewaking en incidentverantwoordelijkheid af. Raadpleeg de bestaande prijspagina en vraag vervolgens een voorstel waarin documentvoorbereiding, integratie, evaluatie en doorlopend gebruik apart zijn uitgewerkt.

  • Maak een acceptatieset met normale situaties en fouten met grote gevolgen.
  • Wijs eigenaren aan voor bronupdates, rechtencontrole en onopgeloste gevallen.
  • Gebruik de prijspagina en vraag een raming voor implementatie en beheer van jouw scope.

In case you overlooked it

Ready to build something extraordinary?

15 minutes. No pitch deck. Just a conversation about what AI can do for your team.

Talk directly with our AI specialists

15 min, vrijblijvend
Geen verkooppraatje
Prototype in 7 dagen