Enterprise kennisplatform voor AI-agents — met bronvermelding

Knowledge intelligence is de combinatie van bedrijfskennis, intelligent ophalen, contextuele interpretatie en redeneren door AI, waarmee mensen en AI-systemen de eigen informatie van een organisatie kunnen vinden, begrijpen en gebruiken. Het knowledge-intelligenceplatform van Azati levert die laag voor websites, portalen, intranetten, applicaties en AI-agents.

Een beheerde laag tussen de kennis van een organisatie en de AI-toepassingen die ermee werken. Het platform haalt kennis op uit documenten, portalen, applicaties en databases, respecteert de bestaande toegangsrechten, onderbouwt elk antwoord met bronnen en biedt guardrails en evaluatie. Agents en assistenten werken daardoor vanuit gecontroleerde bedrijfskennis in plaats van alleen vanuit hun algemene training. In analistenrapporten heet deze categorie onder meer insight engine, cognitive search, enterprise knowledge discovery of agentic knowledge retrieval.

Retrieval-augmented generation (RAG) laat een taalmodel antwoorden op basis van opgehaalde documenten. Bij agentic RAG plant een agent eerst hoe er gezocht moet worden: hij analyseert de intentie, kiest de ophaalstrategie, herschrijft of verrijkt de vraag, beoordeelt de gevonden bronnen en herhaalt zo nodig, voordat het model een antwoord formuleert. Het verschil zit in controle: het ophalen is een bestuurbaar proces, geen enkele zoekstap.

Het platform van Azati is de kennis- en ophaallaag áchter AI-toepassingen. Het kan direct zoeken en antwoorden met bronvermelding leveren, maar ook beheerde ophaal aan speciaal gebouwde assistenten en agents. Anders dan een generieke copilot is het ontworpen rond de eigen content, ophaallogica, rechten, domeinterminologie, implementatievereisten en onderbouwingsregels van de organisatie. Staat uw kennis al schoon en centraal in Microsoft 365, zonder eisen aan dataresidentie, dan kan een algemene copilot volstaan — dat zeggen we dan ook.

Onderbouwde generatie vermindert ongefundeerde antwoorden doordat het antwoord uitsluitend uit opgehaalde broncontent wordt gevormd en er vertrouwensdrempels gelden. Is het beschikbare bewijs onvoldoende, dan geeft het systeem een expliciete terugval — of zet het de vraag door naar het juiste team — in plaats van een antwoord te forceren. Elk antwoord bevat verwijzingen, zodat het te controleren is.

Dat hangt af van het corpus, het domein, de soorten vragen, de ophaalconfiguratie en de evaluatiemethode; er bestaat geen zinvol universeel percentage. Azati meet de kwaliteit van ophalen en onderbouwing tegen uw eigen content en gebruikssituaties — in een pilot van twee tot vier weken — in plaats van één algemeen getal te presenteren.

De pijplijn ondersteunt meertalige vragen en antwoorden, ook wanneer de taal van de vraag verschilt van die van de bron — een Nederlandse vraag tegen Engelstalige documentatie is het gebruikelijke geval. Welke talen en welke kwaliteit in uw situatie haalbaar zijn, wordt getoetst tegen uw eigen corpus.

Op de EU-infrastructuur van Azati, in uw eigen cloudtenant, of volledig on-premise of air-gapped voor organisaties die geen data naar een externe dienst mogen sturen — waar nodig met een zelf-gehost open-source model, zonder enige data-egress naar een externe AI-aanbieder. Toegangsrechten volgen uw bestaande AD/LDAP- of RBAC-model (identity-aware ophalen).

Voor organisaties met omvangrijke, waardevolle of gevoelige kennis, verspreid over websites, portalen, intranetten, documentopslag, applicaties of databases — vooral waar conventioneel zoeken, versnipperde kennisbanken of generieke AI-tools geen voldoende relevant, onderbouwd of rechtenbewust ophalen bieden.

Configuratie, prompts, guardrailregels, UI en analyses zijn van u; het platform zelf is IP van Azati, in licentie voor de duur van de opdracht, met broncodelevering als aparte optie. Na de ondersteuning: een maandelijkse retainer, een volledig beheerde dienst onder SLA, of overdracht aan uw eigen team met runbook en monitoring. Geen verplichte binding.