Interne documenten veilig doorzoeken met een AI-chatbot

Axxes'er Arne Hus is als fullstack developer aan de slag bij de Haven van Antwerpen-Brugge en werkt er mee aan een aantal innovatieve business-kritische applicaties. Omdat hij daar veel potentieel ziet in het gebruik van AI is hij bij Axxes in het opleidingstraject tot AI Solution Engineer gestapt. Tijdens die opleiding zette hij de eerste stappen in het praktisch inzetten van bestaande AI-tools en in deze Insight deelt hij graag zijn ervaringen en aanpak.

Begrijp de basis van AI-chatbots en taalmodellen

Een onderbouwde AI-oplossing begint met een stevige basiskennis. Wat is een taalmodel? Welke modellen en API’s zijn er beschikbaar? Hoe schrijf je effectieve prompts? En vooral: welke ethische, privacy- en veiligheidsvragen spelen een rol?

Starten met een eerste use case: documenten doorzoeken via een chatbot

Veel bedrijven willen grote hoeveelheden documenten efficiënt doorzoekbaar maken. Dankzij Retrieval Augmented Generation (RAG) kun je een chatbot deze taak laten uitvoeren.

• Taalmodel in de cloud: Zet een taalmodel op in een cloudomgeving, zoals Claude binnen AWS Bedrock.
• Documenten splitsen en embedden: Verdeel documenten in kleinere stukken (“chunks”). Zet deze om naar vectoren met een embedding model.
• Kostenoptimalisatie via batchverwerking: Gebruik batch API’s om grote hoeveelheden data kostenefficiënt te embedden.
• Vector database: Sla de embeddings op in een vector database. Zo kun je snel relevante documentdelen opzoeken.
• Vraagafhandeling: Bij een vraag aan de chatbot haal je relevante documentdelen uit de database en geef je die als context aan het taalmodel. Het model kan zo gericht antwoord geven.

Wat met privacy? Zet in op private AI-oplossingen

Wil je geen gevoelige data naar de cloud sturen? Dan kan je kiezen voor private AI, waarbij taalmodellen op je eigen hardware draaien. Dergelijke modellen zijn computationeel zwaar. Een oplossing is het gebruik van zogenoemde “distilled” taalmodellen: een kleiner model bootst het gedrag en de prestaties van een groter model na, maar vergt minder rekenkracht. Zo houd je gevoelige documenten volledig in eigen beheer.

Veiligheid: voorkom misbruik via slimme controles

Het is ook belangrijk om veiligheid en privacy risico's te beperken. Bijvoorbeeld: een kwaadwillige gebruiker kan via “prompt injection” proberen gevoelige informatie te ontfutselen. Je kan prompts vooraf laten controleren door een extra model dat kwaadaardige pogingen herkent en blokkeert.

Conclusie

Er komt heel wat bij kijken als je als bedrijf interne documenten veilig, efficiënt én gebruiksvriendelijk wilt laten ontsluiten via een AI-chatbot. Door doordachte keuzes te maken op vlak van infrastructuur, embedding, privacy en security kun je een krachtige maar veilige oplossing bouwen.