Je ziet wat taalmodellen kunnen, maar een losse chatbot lost je echte probleem niet op. Je wilt dat een model meewerkt in je eigen software, met je eigen data en doet wat jouw proces vraagt. De vraag is hoe je dat veilig en beheersbaar voor elkaar krijgt, zonder vast te zitten aan één leverancier. Daar helpen we je mee.
Een LLM (large language model) is een AI-model dat tekst begrijpt en genereert. Een LLM-integratie koppelt zo'n model aan je eigen software, data en processen, zodat het concrete taken uitvoert in plaats van losse chatantwoorden te geven.
Neem een medewerker die een klantvraag binnenkrijgt over een specifiek product. Zonder integratie zoekt hij het antwoord bij elkaar uit handleidingen, oude mails en een collega. Met een LLM-integratie stelt hij de vraag in je eigen software en krijgt hij een antwoord dat is opgebouwd uit jouw eigen documentatie, met de bron erbij. Geen algemene tekst van het internet, maar wat binnen jouw organisatie klopt. Het gaat dus niet om een chatbot die losse antwoorden geeft, maar om iets dat meewerkt binnen je eigen systemen, met je eigen kennis.
Drie of meer? Kijk wat een taalmodel kan ontsluiten.
Zoeken
Het antwoord staat ergens in een document, mail of systeem, maar niemand weet meer precies waar.
Antwoorden
Je publieke chatbot geeft antwoorden die goed klinken, maar jouw producten en processen niet echt kennen.
Lezen
Iemand zit met de hand lange teksten, aanvragen of mails door te nemen om er het belangrijkste uit te halen.
Herhaling
Dezelfde vraag komt steeds terug, en het antwoord zit verstopt in documentatie die niemand er snel bij pakt.
Wachten
Kennis zit bij één persoon, en zodra die er niet is, valt het werk stil.
Fouten
Door het saaie, repetitieve werk glipt er af en toe een fout doorheen, die je er achteraf weer uit moet vissen.
Een publieke chatbot kent jouw organisatie niet. Een taalmodel in je eigen software wel en geeft antwoorden die kloppen met jouw kennis.
Wij bouwen LLM-integraties die in je eigen software draaien en je werk overnemen of versnellen. Geen losse chatbot op een aparte plek, maar functionaliteit binnen de systemen die je team al gebruikt, gevoed met je eigen data. Er zijn grofweg drie routes, en ze verschillen sterk in complexiteit en geschiktheid. Cloud of self-hosted is daarbij een aparte afweging. Cloud-modellen zijn vaak de praktische keuze: snel beschikbaar en goedkoper om mee te starten. Self-hosted past wanneer privacy- of compliance-eisen daarom vragen. We bouwen beide en kiezen per project, niet uit gewoonte. Daarom beginnen we altijd bij je proces, niet bij de tool.
Welke past bij jouw situatie?
De eenvoudigste vorm. Je software stuurt een verzoek naar een taalmodel en gebruikt het antwoord. Goed voor afgebakende taken zoals tekst samenvatten of classificeren. Snel op te zetten, mits je let op kosten en op wat je met de prompt meestuurt.
Het model antwoordt op basis van jouw eigen documenten in plaats van alleen zijn trainingsdata. Het zoekt eerst de relevante informatie op en formuleert daar het antwoord bij. Dit is de route voor een kennisassistent die moet kloppen met je interne kennis, en het beperkt het risico op verzinsels.
Het model geeft niet één antwoord, maar zet een reeks stappen over meerdere systemen. Meer kracht, maar ook meer governance nodig, want een model dat zelfstandig handelt moet duidelijke grenzen kennen.
Kosten die oplopen. Itererende API-calls zonder zicht op het verbruik laten de rekening ongemerkt stijgen. Daarom bouwen we monitoring en rate limiting in vanaf dag één.
Prompt-injection. In publieke interfaces kunnen verborgen instructies in de input belanden en het model iets laten doen wat niet de bedoeling is. We geven een model nooit bredere toegang dan zijn taak vereist.
Model-drift. Na een modelupdate kan het gedrag veranderen, waardoor antwoorden anders uitvallen dan eerst. We toetsen na elke update of het model nog doet wat het hoort te doen.
Datalekken via prompts. Gevoelige informatie kan ongemerkt met een prompt mee naar buiten gaan. We leggen vooraf vast welke data wel en niet de deur uit mag, en bouwen review in waar dat nodig is.
Benieuwd wat een taalmodel in jouw software kan? Schets je use case.
We beginnen bij de vraag welke kennis of welk proces je wilt ontsluiten, en wat een goed antwoord in jouw context betekent. Samen brengen we in kaart waar de winst zit en welke data daarvoor nodig is.
We kiezen de route die past: een directe koppeling, RAG of een agent. Daarbij wegen we cloud tegen self-hosted af op basis van je privacy- en compliance-eisen, en bepalen we welke governance nodig is.
We koppelen het model aan je systemen en richten via MCP per rol in wat het mag zien en doen, los van welk model je gebruikt. Wissel je later van model, dan blijft je opzet staan.
We draaien de integratie zelf mee in productie, monitoren hoe het model zich gedraagt en vangen model-drift op wanneer een update het gedrag verandert. Op basis daarvan stellen we bij, zodat de antwoorden blijven kloppen.
Cube bouwt al bijna vijftien jaar bedrijfskritische software. Een LLM-integratie is voor ons geen losse opdracht, maar gereedschap dat we toevoegen aan systemen die al draaien, gebouwd door mensen die het zelf in productie houden. We kiezen de route die bij je use case past, regelen de governance via MCP, en zijn eerlijk over de afweging cloud of self-hosted.
OpenAI is een geavanceerde AI-technologie die gesprekken kan voeren, complexe vragen kan beantwoorden en informatie begrijpelijk kan maken. Het helpt organisaties om kennis toegankelijk te maken voor medewerkers en klanten, data om te zetten in bruikbare inzichten en routinevragen automatisch af te handelen.
Claude (Anthropic) kan informatie verwerken en kennis ontsluiten, zonder dat gevoelige data wordt blootgesteld of gebruikt om het AI-model extern te trainen. Hierdoor kunnen organisaties AI veilig toepassen binnen interne tools, portals en bedrijfsprocessen.
n8n is een open-source workflow-automatiseringsplatform waarmee je verschillende applicaties en databronnen eenvoudig kunt koppelen. Het stelt je in staat om taken en processen te automatiseren, gegevens te synchroniseren en workflows te bouwen die precies passen bij de manier waarop jouw organisatie werkt.
Gemini is een geavanceerd AI-platform dat natuurlijke taal en andere gegevensbronnen combineert om bedrijfsprocessen te automatiseren en te verbeteren. Het kan informatie interpreteren, analyses uitvoeren en taken uitvoeren binnen verschillende applicaties en workflows.
Laravel, een toonaangevend PHP-framework, versnelt de ontwikkeling met tools zoals Eloquent ORM, Blade templating en ingebouwde beveiligingsfuncties. Het vormt een efficiënte en betrouwbare basis voor het bouwen van webapplicaties.
Python staat bekend om zijn doeltreffende prestaties en snelheid, wat het ideaal maakt voor data-analyse, machine learning en webontwikkeling. Dankzij een ruim aanbod aan modules en een actieve community kunnen ontwikkelaars dynamische en op maat gemaakte oplossingen creëren.
PHP, oftewel Hypertext Preprocessor, dient als een krachtige scripttaal voor het maken van dynamische webpagina's en applicaties. Het stelt je in staat om robuuste en flexibele online oplossingen te ontwikkelen die specifiek afgestemd zijn op jouw behoeften.
Vue.js, een innovatief JavaScript-framework, stelt je in staat om dynamische en interactieve webapplicaties te creëren. Het biedt niet alleen snelheid en flexibiliteit, maar ook een modulaire architectuur die geschikt is voor zowel eenvoudige als complexe projecten. De uitstekende documentatie en prestaties maken het extra aantrekkelijk.
LangChain is een framework waarmee taalmodellen gekoppeld kunnen worden aan databronnen, applicaties en workflows. Het stelt organisaties in staat complexe taken te automatiseren, kennisbanken en interne tools te verrijken met AI, en klantportalen slimmer te maken.
Laten we sparren
Vertel kort welke kennis of welk proces je wilt ontsluiten. Rogier kijkt met je mee of een LLM-integratie daarbij past en wat de slimste eerste stap is.
Met lef, nuchterheid en focus op kwaliteit.
Amber Projectmanager
_lagekwaliteit.-2.jpg&output=webp&q=90&hash=MTc1NDI5MTI2NA==&w=540&h=660&fit=cover&a=top)
Bart Developer
Bernard Developer
Bob Test Engineer | Security & Privacy
Demi Officemanager
Dennis Full Stack Developer
Guus Full Stack Developer
Jarno Business Director
Jarno Back-end Developer
Jasper Developer
Jenne Digital Marketeer
Jeroen Back-end Developer
Job CEO | Directie
Joost Tech Lead | Team Pentagon
Jordy Software Architect
Justin Tech Lead | Team Hexagon
Kees Projectmanager
Kevin Developer
Laura Digital Designer
Maartje Content Marketeer
Mans Operations Manager
Marcus Projectmanager
Marleen Projectmanager | Team Lead Octagon
Mart Front-end Developer
Melanie Projectmanager | Team Lead Hexagon
Mick Tech Lead | Team Nexus
Nicky Projectmanager
Onno Business Controller
Remi Software Architect
Rogier Business Consultant
Rosan Manager People & Organization
Roy Full Stack Developer
Ruben Full Stack Developer
Ruben Digital Designer
Sander Developer
Stijn Front-end Developer
Tamara Business Consultant
Thomas Back-end Developer
Tom Tech Lead | Team Octagon
.jpg&output=webp&q=90&hash=MTc3MTg0MzIwMw==&w=540&h=660&fit=cover&a=top)
Wesley Projectmanager
MCP is een open standaard waarmee AI-modellen gecontroleerd communiceren met externe systemen zoals CRM, ERP of interne databases. Ontwikkeld door Anthropic, inmiddels beheerd door de Linux Foundation.
Nee. Cloud-modellen zijn vaak de praktische keuze, maar self-hosted kan als privacy-eisen of governance dat vragen. Het is een bewuste afweging per project, geen automatische keuze. Cube bouwt beide.
RAG (retrieval-augmented generation) laat een taalmodel antwoorden op basis van jouw eigen documenten in plaats van alleen zijn trainingsdata. Je hebt het nodig als antwoorden moeten kloppen met interne kennis, bijvoorbeeld een kennisassistent op je eigen documentatie. Het beperkt verzinsels en houdt informatie actueel.
