AI-integratie — Kennisbank-chatbot
Interne kennisbank-chatbot bouwen
Jouw team stelt 50 keer per week dezelfde vraag. Jouw kennisbank antwoordt nu zelf — niet met een generieke ChatGPT-tekst, maar met de exacte passage uit jullie eigen documenten en bronverwijzing erbij. Onboarding versnelt, juniors zoeken minder, jij wordt minder vaak onderbroken.
Adviseurs-kennisbank
Vraag "wat zijn de voorwaarden voor MIT R&D 2026" → antwoord met paragraaf-verwijzing naar de officiële regeling én jullie interne notities erover.
Onboarding-assistent
Nieuwe medewerkers vragen alles wat ze willen aan de bot zonder een collega te onderbreken. Gebaseerd op het handboek, processen en interne wiki.
Klant-support assist
Servicemedewerkers krijgen direct antwoord uit handleidingen en historische tickets — incl. de letterlijke passage waar het antwoord vandaan komt.
Productadviseur (publiek)
Webshop-bezoekers stellen productvragen in normale taal. De bot antwoordt op basis van jouw catalogus en specs, nooit verzonnen.
Geen losse SaaS-bot met jouw documenten geüpload naar een derde partij. Wij bouwen een eigen RAG-chatbot waarvan jij eigenaar bent: vectorstore op EU-hosting, embeddings privé, geen training door externe modellen op jouw corpus. Het taalmodel is een taalmodel, niet een leerling op jouw data.
Bronverwijzing is non-negotiable. Elk antwoord linkt terug naar de exacte passage in jouw kennisbank. Onbekend = eerlijk "ik heb hier geen bron voor". Daarom bruikbaar in advies-werk waar onjuiste informatie tot schade leidt.
De data-engineering discipline die we inzetten voor Schiphol, Provincie Zeeland en Gemeente Amstelveen — schone pipelines, controleerbare bronnen, EU-hosting — is dezelfde basis waarop we AI-integraties bouwen voor MKB. RAG en embeddings vereisen kwaliteitsdata, geen hype.
- Getraind op jouw eigen documenten via RAG
- Bronverwijzing per antwoord (klikbaar)
- Private embeddings — jouw data blijft van jou (EU-hosting)
- Integratie in Slack, Teams, Notion, Confluence of eigen portal
- Rollen en rechten: niet iedereen mag alles zien
- Audit-log: wie vroeg wat, welke bron werd geretourneerd
- Sync met SharePoint, Drive, Notion, eigen wiki
- Confidence-score per antwoord — human-review bij twijfel
- Projectprijs vooraf, geen verrassingen
- Volledige broncode en 100% eigendom
Investeringsrange
€ 2.500 – € 15.000per project
Een eerste kennisbank-chatbot met één corpus en één integratie begint vanaf €2.500. Uitgebreide systemen met meerdere bronnen, rollen en rechten, audit-logging en koppelingen starten vanaf €6.000 en lopen op tot €15.000.
Plan een gratis gesprek voor een offerte op maat →PROJECT KLEINER DAN VERWACHT?
Twijfel je of jouw project in deze range valt? Vraag toch een offerte aan — kleinere scopes zijn welkom.
Sommige projecten hebben een kleinere kern die binnen 1-2 weken kan landen, of een gefaseerde aanpak die past bij een lager startbudget. Beschrijf in een paar regels wat je voor ogen hebt en je krijgt binnen één werkdag een eerlijke inschatting — ook als dat onder onze range uitkomt.
Vraag een vrijblijvende offerte aan →Geen verkooppraatje · reactie binnen 1 werkdag · vaste prijs vooraf
EIGENDOM & KOSTEN
Vaste prijs vooraf — daarna geen per-gebruiker-tarief
Standaard SaaS-tooling rekent per gebruiker per maand. Hoe meer collega's of klanten meedoen, hoe duurder het wordt. Bij een eigen webapplicatie betaal je één keer voor de bouw — daarna onbeperkt gebruikers.
Wanneer is SaaS goedkoper? Voor kleine teams (tot ~15 mensen) op lichte tools zoals Notion of Airtable is een abonnement vaak gewoon goedkoper. Maatwerk wordt interessant wanneer je workflow afwijkt van standaard tools, of zodra je team groter wordt. Dat zeggen we ook eerlijk als het zo is.
LIEVER NIET ZELF BEHEREN?
Een eigen VPS hoef je niet zelf bij te houden. Managed hosting via Digitaalnu vanaf €49/mnd: monitoring, security updates, backups en directe support inbegrepen. Vlakke maandprijs, geen verrassingen.
Digitaalnu is een handelsnaam van DigiHand · KVK 34315122 · 15 jaar data engineering · EU-hosting · GDPR
Onder andere gebouwd voor
Ook relevant
Document- & mail-intake automatisering
Mails en documenten automatisch classificeren, labelen en routeren naar de juiste adviseur.
Meer info →Semantische zoek over jouw dossiers
Stel een vraag in normale taal en krijg de exacte passage uit jouw eigen dossiers.
Meer info →AI-samenvattingen & extractie
Lange documenten en regelingen samengevat tot 1-pagers met deadlines en bronverwijzing.
Meer info →AI-gevalideerde intake-formulieren
Intake-formulieren die in realtime checken op volledigheid en logica.
Meer info →AI lead scoring & dossier-triage
AI scoort leads en dossiers op fit en winstkans uit jouw eigen historie.
Meer info →Veelgestelde vragen
Wat kost een RAG-chatbot getraind op eigen documenten voor MKB?
Een eerste implementatie (één corpus, één integratie zoals Slack of Teams) begint vanaf €2.500. Uitgebreide systemen met meerdere bronnen, rollen en rechten, audit-logging en koppeling met bestaande tools starten vanaf €6.000 en lopen op tot €15.000. We maken altijd een vaste projectprijs op basis van jouw scope.
Wat is het verschil tussen een AI-chatbot en een AI-integratie?
Een AI-chatbot is een interface — een chatvenster waar gebruikers vragen stellen. Een AI-integratie is veel breder: AI in jouw workflow, zoals document-classificatie, semantische zoek, automatische samenvattingen, lead scoring of slimme formulieren. Een chatbot is dus één type AI-integratie. Wij bouwen beide en adviseren eerlijk wat het meeste oplevert voor jouw situatie.
Kan ik mijn bestaande SharePoint of Notion eraan koppelen?
Ja. We hebben standaard koppelingen met SharePoint, Google Drive, Notion, Confluence, Dropbox en de meeste open API's. Nieuwe of bijgewerkte documenten worden automatisch geïndexeerd zonder handmatig werk.
Wat als de bot iets verkeerds zegt?
In onze setup mag de bot niets verzinnen. Elk antwoord moet een bron hebben. Onbekend = "ik heb hier geen bron voor, vraag een collega". Daarnaast loggen we elke vraag en elk antwoord, zodat jouw team kan zien waar de bot het mis had en de kennisbank kan corrigeren. Dat verbetert de kwaliteit over tijd.
Werkt het met onze eigen taxonomie en termen?
Ja, dat is juist het punt van maatwerk. Generieke chatbots werken met generieke kennis — een maatwerk RAG-chatbot werkt met jouw exacte termen, regelingen, productnamen en interne afspraken. Hoe specifieker jouw vakgebied, hoe groter het verschil met een generieke bot.