RAG-orkestratie
RAG-orkestratie voor onderbouwde AI-antwoorden van productiekwaliteit.
Ontwerp RAG-pijplijnen van begin tot eind door VectorDB, AI-functietools en eigen LLM's te koppelen in stateful workflows: onderbouwde antwoorden, live data en volledige controle.
Of begin met $ 150 tegoed, genoeg voor een eerste maand Growth
Mijn accu laadt niet meer op na 14 maanden. Valt dat nog onder de garantie?
10:18
Bron: Garantiebeleid
Artikel 3.2 · Accu's
Bestelling 6120 · 14 maanden geleden bezorgd
Ja. Accu's vallen 24 maanden vanaf de bezorgdatum onder de garantie, dus uw bestelling valt nog onder de garantie.
10:18
Mooi, hoe dien ik een claim in?
10:19
Ik heb een garantieverzoek voor u geopend. Ons serviceteam neemt hier contact met u op.
10:19
Bouwstenen voor eigen RAG
Verbind uw data, tools en modellen en orkestreer daarna de retrieval van begin tot eind.
-
VectorDB-integratie
Gebruik de ingebouwde VectorDB's van MonoChat of koppel uw eigen met inloggegevens, en houd embeddings waar u wilt.
- Ingebouwde of externe VectorDB
- Verbindingen op basis van inloggegevens
- Metadatafilters en toegangsbeheer
- Veilige gegevensisolatie
-
RAG-pijplijnen met meerdere stappen
Koppel retrievalstappen: queryherschrijving, zoeken, herrangschikken, bronnen vermelden, antwoorden, allemaal binnen één orkestratieflow.
- Queryherschrijving en -uitbreiding
- Hybride retrievalpatronen
- Herrangschikking en scoring
- Bronvermeldingen en traceerbaarheid
-
AI-functietools
Laat LLM's handelen: live data ophalen, interne API's aanroepen, bedrijfslogica uitvoeren en gestructureerde resultaten teruggeven.
- Toolschema's en validatie
- Veilige API-aanroepen
- Gestructureerde uitvoer
- Herbruikbare toolbibliotheek
-
Routering naar eigen LLM's
Routeer taken naar het beste model, snel of nauwkeurig, met fallback en kostenbeheer.
- Ondersteuning voor meerdere aanbieders
- Modelkeuze per stap
- Fallback en nieuwe pogingen
- Vangrails voor kosten en prestaties
-
Stateful workflows
Behoud de status over stappen en sessies heen. Bouw trajecten die context onthouden en betrouwbaar voortgang boeken.
- Status- en geheugenvariabelen
- Sessiebewuste flows
- Voorwaardelijke vertakking
- Eventgestuurde triggers
-
Productiebeheer
Implementeer veilig met monitoring, rechten en auditbaarheid en itereer zonder de operatie te verstoren.
- Observeerbaarheid en metrics
- Rolgebaseerde controles
- Auditlogboeken
- Workflows met versiebeheer
Hoe het werkt
Een eenvoudig pad naar RAG van productiekwaliteit, zonder vendor lock-in.
-
VectorDB verbinden
Gebruik ingebouwde vectoropslag of koppel uw eigen door inloggegevens te plakken. Data blijft waar u kiest.
-
Tools toevoegen
Bouw AI-functietools om live data op te halen, API's aan te roepen of bedrijfsacties uit te voeren. Gestructureerde uitvoer en validatie.
-
Modellen routeren
Kies per stap de beste LLM. Gebruik fallbacks om kosten en kwaliteit te balanceren. Snelle en nauwkeurige workflows.
-
Pijplijn orkestreren
Koppel stappen: herschrijven → ophalen → herrangschikken → bronnen vermelden → antwoorden, met stateful logica. Hybride retrievalpatronen.
Typische pijplijnen
Gangbare RAG-blauwdrukken die u snel kunt opleveren en daarna eindeloos kunt aanpassen.
-
RAG voor support
Baseer antwoorden op beleid, handleidingen en tickets en escaleer naar medewerkers met volledige context.
- Voorbeeld: Herschrijven → KB ophalen → tool: bestelling controleren → beleid citeren → antwoorden
-
RAG voor sales
Beantwoord productvragen met catalogus-, prijs- en CRM-tools en converteer in de chat.
- Voorbeeld: Catalogus ophalen → tool: prijzen → tool: CRM-lead → samenvatten en CTA
-
RAG voor operatie
Zet SOP-documenten om in begeleide acties met goedkeuringen, dashboards en automatisering.
- Voorbeeld: SOP ophalen → tool: valideren → tool: taak aanmaken → status bevestigen
Veelgestelde vragen
Vragen over RAG-orkestratie
Snelle antwoorden op de meest gestelde vragen.
Wat is RAG (retrieval-augmented generation)?
RAG is een techniek waarbij de AI eerst de relevante passages uit uw eigen content ophaalt en daar vervolgens zijn antwoord uit schrijft. Antwoorden zijn gebaseerd op uw documenten in plaats van op het geheugen van het model, wat hallucinaties vermindert.
Wat voegt RAG-orkestratie toe?
Orkestratie koppelt de stappen van een pijplijn in één stateful flow: queryherschrijving, retrieval, herrangschikking, toolaanroepen, bronvermeldingen en het uiteindelijke antwoord. U bepaalt de volgorde, de logica tussen de stappen en welk model elke stap uitvoert.
Heb ik een eigen vectordatabase nodig?
Nee. U kunt beginnen met de vectordatabase die in MonoChat is ingebouwd, of uw eigen VectorDB koppelen met inloggegevens wanneer u wilt dat de embeddings in uw eigen infrastructuur blijven.
Kan een RAG-antwoord live data bevatten?
Ja. Met AI-functietools kan een pijplijn live data ophalen, zoals een orderstatus, een prijs of een CRM-record, en die in één antwoord combineren met de opgehaalde documenten.
Welke LLM's kan ik gebruiken in een RAG-pijplijn?
Elke aanbieder die u als eigen LLM koppelt. U kunt per stap een model kiezen, bijvoorbeeld een snel model voor queryherschrijving en een sterker model voor het uiteindelijke antwoord, met fallbacks en kostenvangrails.
Blijf ontdekken
Eerste maand Growth van ons
Bouw uw eerste RAG-pijplijn
Verbind uw VectorDB, voeg AI-tools toe, routeer modellen en lever betrouwbare retrievalworkflows op in MonoChat.
Eén code per bedrijf • 30 dagen om in te wisselen • Geen creditcard nodig