RAG-systemen voor bedrijven: kennisbank meet AI

Inleiding

Retrieval-Augmented Generation (RAG) combineert AI met uw eigen bedrijfsinformatie. Het resultaat? Nauwkeurige, actuele antwoorden verankerd in uw data. Dit artikel toont hoe RAG-systemen werken en hoe u ze implementeert met ChatGPT en n8n.

Wat is RAG?

Traditionele LLM's hebben geen toegang tot nieuwe informatie zonder kostbare hertraining. RAG lost dit op door documenten op te halen en aan prompts toe te voegen.

RAG in drie stappen:

Retrieval – Zoek relevante documenten uit uw kennisbank
Augmentation – Voeg context toe aan prompts
Generation – LLM genereert antwoorden

Voordelen: Actuele bedrijfsdata, geautomatiseerde documentatie, directe HR-informatie, versnelde salesprocessen.

Praktische architectuur: Hoe bouw je een RAG-systeem?

Een eenvoudige flow:

┌─────────────────┐
│  Bedrijfsdata   │  (PDFs, docs, databases)
│  (kennisbank)   │
└────────┬────────┘
         │
         ├──► Chunking (splitsen in stukken)
         │
         └──► Embeddings (vectoriseren)
              │
              └──► Vector Database (Pinecone, Weaviate, etc.)
                   │
                   ├────────────────┐
                   │                │
              [Gebruiker vraag]  [Search Index]
                   │                │
                   └───────┬────────┘
                           │
                      [Top 3-5 matches]
                           │
                           ├──► Prompting
                           │    [System context + Retrieved docs + Vraag]
                           │
                           ├──► LLM (ChatGPT, Claude, etc.)
                           │
                           └──► [Antwoord met bronverwijzingen]

Real-world use cases

E-commerce support: Bot doorzoekt 5.000+ productdocumenten, beantwoordt vragen in <2 seconden. Resultaat: 40% minder tickets.

HR kennisbank: Interne wiki doorzoekbaar, nieuwe medewerkers vinden beleid automatisch. Besparing: 20 uur HR-werk per maand.

Juridische review: RAG haalt clausules uit 10+ jaren jurisprudentie, advocaten besparen 25% facturatietijd per casus.

Uitdagingen en oplossingen

Uitdaging	Oorzaak	Oplossing
Hallucinations	Model verzint bronnen die niet bestaan	Strict retrieval limits + citation validation
Verouderde context	Vector DB niet gesynchroniseerd met bron	Automatisch refresh schedule instellen
Slechte relevance	Suboptimale chunking of embeddings	A/B test chunk sizes en embedding modellen
Performance (latency)	Trage vector searches	Cache populaire queries, use approximate search
Compliance & Privacy	Gevoelige data in retrieval zichtbaar	Role-based filtering op documenten

Implementatietimeline

Fase 1: Pilot (2-4 weken) – Selecteer use cases, verzamel data, test

Fase 2: MVP (4-8 weken) – RAG-pipeline in productie, automatisering actief

Fase 3: Schaling (2-3 maanden) – Meer bronnen, systeem integraties, gebruikerstraining

Time-to-value: 3-4 maanden

Conclusie

RAG is niet toekomst – het is nu. Bedrijven die RAG implementeren winnen een fundamenteel voordeel: hun AI werkt met eigen data, beantwoordt vragen nauwkeurig, blijft compliant en schaalt zonder torenhoge ML-budgetten.

ChatGPT en n8n maken RAG-implementatie haalbaar. De vraag is niet "kan ik dit bouwen?", maar "hoe snel kan ik starten?"

RAG‑systemen voor bedrijven: kennisbank meet AI