Maak een AI-agent die antwoordt vanuit jouw kennis

Wat is een RAG AI-agent?

Een RAG AI-agent gebruikt retrieval-augmented generation om in goedgekeurde kennis te zoeken voordat hij antwoordt. In plaats van alleen op algemene modeltraining te vertrouwen, haalt IMFA relevante delen uit de agentbronnen en geeft die als context voor de actuele vraag.

Bronmateriaal wordt geen nieuwe systeeminstructie. Opgehaalde documenten en webfragmenten blijven onvertrouwde data, terwijl identiteit, regels, tools en grenzen leidend blijven. Dit vermindert risico, maar verwijdert model- of promptinjectiefouten niet volledig.

Beheerde RAG zonder een retrievalpijplijn te bouwen

IMFA verbindt ingestie, retrieval, agentgedrag, publicatie, kanalen, sessies en bescherming in één beheerde interface, zodat je team kennis beheert in plaats van losse infrastructuur.

Ondersteunde documentkennis

Upload PDF, DOCX, XLS, XLSX, TXT, Markdown en CSV. De builder toont verwerken, gereed en mislukt, en eigenaars verwijderen verouderde bronnen.

Openbare webpagina's voor Pro

Geschikte Pro-accounts voegen openbare HTTP- of HTTPS-URL's toe. IMFA leest inhoud in secties, meldt lezen of fouten en bewaart die bij de agentkennis.

Retrieval tijdens het antwoorden

De gepubliceerde agent doorzoekt zijn geïsoleerde kennis wanneer nodig. Bronupdates blijven buiten het model en vereisen geen nieuwe training.

Onderbouwde antwoorden en eerlijke hiaten

Laat de agent vanuit materiaal antwoorden en ontbrekende informatie erkennen. RAG verbetert grounding, maar maakt hallucinaties niet onmogelijk.

Grenzen tegen promptinjectie

Opgehaalde inhoud blijft onvertrouwde data en vervangt systeeminstructies niet. Serverregels beschermen prompts en tools zonder absolute veiligheid te beloven.

Kennis gedeeld tussen kanalen

Gebruik dezelfde bronnen in webchat, WhatsApp, Telegram, Discord, geschikte voice en vertrouwde serverapps.

Zo bouw je een RAG AI-agent met IMFA

Maak de agent, koppel goedgekeurde bronnen, wacht op verwerking en test retrieval voordat je publiceert.

1. Bepaal de kennisgrens

   Beschrijf doelgroep, vragen, toegestane bronnen, toon, weigeringen, escalaties en wat de agent zegt wanneer informatie ontbreekt.

2. Upload en verwerk bronnen

   Voeg ondersteunde bestanden en met Pro openbare webpagina's toe. Controleer dat belangrijke bronnen gereed zijn en verwijder mislukte of oude inhoud.

3. Test retrieval vóór publicatie

   Stel directe, vage, tegenstrijdige en externe vragen. Controleer bronkeuze, grenzen, erkende hiaten en consistentie op geplande kanalen.

IMFA RAG vergeleken met fine-tuning of maatwerk

Deze aanpakken lossen andere problemen op. IMFA RAG dient veranderende bedrijfskennis, terwijl fine-tuning en eigen retrieval diepere technische controle kunnen bieden.

RAG houdt kennis buiten het model

Voeg documenten toe of verwijder ze zonder een nieuw model te trainen. Fine-tuning past beter bij aangeleerde stijl of gedrag dan bij vaak veranderende feiten.

Een eigen pijplijn biedt maximale controle

Engineers kiezen parsers, chunking, embeddings, ranking, opslag, beleid, evaluaties, observability en citaties, met doorlopend onderhoud.

IMFA beheert RAG rond de agent

Kies IMFA voor ingestie, status, retrieval, regels, kanalen, sessies, leads, voice, publicatie en API achter één configuratie.

Eén kennisbank op alle agentoppervlakken

Kennis hoort bij de agent, niet bij één kanaal. Werk de collectie één keer bij en houd broncontext overal gelijk.

Websitechatbot met kennis

Plaats de agent op je website zodat bezoekers vragen stellen vanuit goedgekeurde documenten en webbronnen.

WhatsApp, Telegram en Discord

Verbonden kanalen gebruiken dezelfde kennis, modelkeuze, instructies, vaardigheden en gedrag zonder losse retrievalsystemen.

Voice met dezelfde kennis

Geschikte Pro-voicesessies gebruiken dezelfde RAG-kennis als tekst, afhankelijk van credits, bèta, browser en dienst.

Agentspecifieke REST-toegang

Vertrouwde serverapps sturen tekstberichten via de API en gebruiken hetzelfde beheerde gedrag en kennisproces.

Veelgestelde vragen over RAG AI-agents

Duidelijke antwoorden over bronnen, retrieval, websites, citaties, nauwkeurigheid, beveiliging en fine-tuning.

Welke bestanden kan ik aan IMFA-kennis toevoegen?

De uploader accepteert PDF, DOCX, XLS, XLSX, TXT, Markdown en CSV. Elke bron meldt verwerken, gereed of mislukt voordat erop wordt vertrouwd.

Kan de RAG-agent van websites leren?

Geschikte Pro-accounts voegen openbare HTTP- of HTTPS-URL's toe. IMFA leest de inhoud in secties en meldt of de bron wordt gelezen, gereed of mislukt is.

Garandeert RAG dat elk antwoord klopt?

Nee. Retrieval levert relevante context en vermindert ongegronde antwoorden, maar verwijdert hallucinaties, onduidelijkheid, oude data of fouten niet. Test belangrijke gevallen.

Bevat elk RAG-antwoord citaties?

Een formele inline citatie wordt niet voor elk antwoord gegarandeerd. Processen die traceerbaarheid eisen moeten zichtbare uitvoer en broneisen vooraf valideren.

Hoe behandelt IMFA promptinjectie in documenten?

Opgehaalde documenten en webfragmenten blijven onvertrouwde data en vervangen systeeminstructies niet. Bescherming vermindert risico zonder volledige veiligheid te garanderen.

Is RAG hetzelfde als fine-tuning?

Nee. RAG haalt externe kennis op tijdens het antwoorden. Fine-tuning verandert modelgedrag via training en heeft andere kosten, controles en updates.