Een Large Language Model rechtstreeks geïntegreerd in uw applicatie, workflow of klantportaal. Documenten classificeren, samenvatten, doorzoeken of vrije input mappen naar gestructureerde velden — zonder dat uw data het modelhuis verlaat richting een training-set.
Een Large Language Model — Claude, GPT-4o, Gemini, Llama — is op zichzelf gewoon een API-call. De waarde ontstaat pas zodra zo'n model écht in uw werkproces zit: het leest uw documenten, het classificeert uw inkomende mails, het zoekt door uw kennisbank, of het mapt klantinput naar de juiste velden in uw CRM. Daar zit ons werk: de integratie, de context, en de bewaking eromheen.
Wij bouwen LLM-integraties als onderdeel van een breder software-traject of als losse capability binnen een bestaande applicatie. Een AI-agent is daarin een specifieke vorm — een multi-step systeem dat tools kan aanroepen. Een LLM-integratie is breder en vaak simpeler: één goed geprompte call, een embedding-search met RAG, of een fine-getunede classifier die in productie staat.
Afhankelijk van wat het model moet doen, hoe gevoelig de data is en hoeveel maatwerk er rond het model heen komt. We adviseren welke past in het eerste gesprek en kijken altijd eerst of een lichtere variant volstaat.
Een afgebakende feature in uw applicatie waarin één goed-geprompte LLM-call het werk doet: een binnenkomende mail classificeren, een lang document samenvatten, een review automatisch een sentiment-label geven, of vrije klantinput omzetten naar gestructureerde velden in uw CRM. Cloud-LLM van Anthropic, OpenAI of Google. Inclusief monitoring op token-verbruik en kwaliteit.
Het LLM krijgt context uit úw data. We bouwen een retrieval-pipeline op uw documenten, kennisbank of productcatalogus: embeddings, vector-store, semantic search, en een chat- of Q&A-laag die alleen antwoordt op basis van gevonden bronnen. Bronvermelding standaard, hallucinaties beperkt. Geschikt voor interne kennisbanken, klantsupport, en productzoekfuncties.
Een open-source model — Llama, Mistral, of een gespecialiseerde variant — draaiend op uw eigen cloud of on-premise. Volledige data-controle, geen calls naar externe API's, geen onzekerheid over training-set. We zetten het op via vLLM, Ollama of een managed inferentie-laag, met de bijbehorende monitoring, schaling en autorisatie. Hoger initieel werk, maar voor compliance-gevoelige sectoren vaak de enige route.
Een productieklare LLM-integratie, plus alles eromheen om die zelf te beheren en bij te sturen op kosten, kwaliteit en privacy.
Vier patronen waarin we klanten begeleiden — herkent u er één, dan praten we graag verder. Niet elke use-case vraagt om een LLM; soms is een klassieke regel-engine of een gespecialiseerd model goedkoper en betrouwbaarder.
Honderden facturen, contracten, mails of aanvragen per dag die nu handmatig worden gelezen, gesorteerd en doorgezet. Een LLM kan classificeren, samenvatten en de relevante velden eruit halen — uw team houdt tijd over voor de gevallen die echt aandacht vragen.
Medewerkers of klanten zoeken in een groeiende berg documenten en vinden net niet wat ze nodig hebben. Semantic search met RAG tilt zoekresultaten van keyword-niveau naar betekenis-niveau, mét bronvermelding zodat u weet waar het antwoord vandaan komt.
Lead-formulieren, supportverzoeken, productspecificaties — gebruikers schrijven in vrije tekst, uw CRM of ERP wil gestructureerde data. Een LLM-integratie mapt vrije tekst naar de juiste velden, met validatie en menselijke check waar nodig.
Werkt u met medische, juridische of financiële data waar AVG en sectorregelgeving streng zijn? Dan is een private LLM op uw eigen infrastructuur de aangewezen route — duurder in opzet, maar zonder de privacy-tradeoffs van een externe API.
De toepassingen die we het vaakst bouwen. De rode draad: een goed afgebakende taak, een meetbare kwaliteitsdrempel en een logging-laag die laat zien wat het model deed.
Inkomende facturen, contracten, mails of aanvragen automatisch labelen en de relevante velden eruit halen — bedrag, datum, partij, type, prioriteit. Voor een grote stroom inkomende post scheelt dat aantoonbaar handmatig werk en zorgt het voor consistente data in uw backoffice.
Lange documenten in een paar alinea's vatten, of domeinspecifieke vertalingen produceren die juridisch of technisch jargon kennen. Veel betrouwbaarder dan generieke vertaal-API's zodra u het model context geeft over uw vakgebied.
Klantreviews, NPS-toelichtingen of supportverzoeken automatisch labelen op sentiment, onderwerp en urgentie. Levert een dashboard waarmee teams trends zien voordat klachten escaleren.
Een zoekfunctie die snapt wat een gebruiker bedoelt, niet alleen welke woorden er staan. Combineert keyword-search met embeddings en geeft antwoorden met bronvermelding. Bouwsteen voor zowel interne kennisbanken als productzoekfuncties.
Een klant typt in vrije tekst wat hij zoekt, het LLM mapt dat naar de juiste velden in uw CRM, ERP of order-systeem. Inclusief een menselijke check bij lage zekerheidsscores zodat fouten niet in productie belanden.
Voor e-commerce-catalogi met duizenden SKU's: consistente, SEO-vriendelijke beschrijvingen op basis van specificaties. Tone-of-voice geborgd via prompt-bibliotheek; mensen blijven in de loop voor steekproef en eindredactie.
Een LLM dat queries of code-snippets genereert binnen úw applicatie — bijvoorbeeld een rapportage-tool waarin niet-technische gebruikers in gewone taal vragen kunnen stellen die het model omzet naar veilige SQL.
Logs, supportticket-archieven of trainingsdata ontdoen van persoonsgegevens voordat ze verder worden gebruikt. Een LLM herkent patronen die regex misloopt — namen, adressen, polisnummers in vrije tekst.
Geen vendor-lock-in op één modelhuis. We kiezen per use-case wat past op kwaliteit, prijs, latency en compliance — en we zorgen dat overstappen op een nieuwer model later geen volledige verbouwing wordt.
Anthropic Claude (Opus, Sonnet, Haiku) voor genuanceerd taalwerk en lange context. OpenAI GPT-4o en o1 voor brede inzet en complexe redenering. Google Gemini binnen Vertex AI voor wie al in Google Cloud zit. Azure OpenAI voor wie Microsoft-stack draait. Cohere voor specifieke embedding- en classification-werk.
Voor scenario's waarin data niet de deur uit mag. Llama-3 (70B en kleiner), Mistral-varianten en gespecialiseerde fine-tunes draaien wij via vLLM op GPU-instances of via Ollama voor kleinere modellen. Inclusief de operationele laag: schaling, monitoring, autorisatie en kostenbewaking.
Postgres-pgvector, Qdrant of Pinecone als vector-store, afhankelijk van schaal en bestaande stack. Evaluatie-frameworks om regressie te detecteren bij modelupdates. Prompt-caching van Anthropic en cached prompts van OpenAI worden ingezet waar dat zinvol is — een caching-strategie kan token-kosten in productie aanzienlijk drukken.
Een gesprek waarin we begrijpen welke taak het model moet uitvoeren, welke data daarbij komt kijken, hoe gevoelig die data is en welke kwaliteit acceptabel is. Hier ontstaat ook het eerste antwoord op de cloud-versus-private-vraag.
We testen meerdere modellen — Claude Sonnet, GPT-4o, Gemini, of een Llama-variant — op uw eigen voorbeelden. Aan het eind ligt er een vergelijking op kwaliteit, latency en kosten, plus een advies welk model in welke flow het beste past.
Elke twee weken een werkende build. We bouwen de integratie in uw stack, zetten een evaluatie-set op, richten caching en kostenmonitoring in, en regelen de logging zo dat we kunnen bewijzen welke promptversie welk antwoord gaf. Onderdeel daarvan zijn de eventuele koppelingen met uw bestaande systemen.
Gefaseerde rollout, eerst voor een kleine gebruikersgroep zodat we ongewenst gedrag opvangen voordat het schaal krijgt. Daarna doorlopend beheer: prompts blijven leven, modellen worden vervangen, en uw eval-set groeit mee.
Wat opdrachtgevers meestal willen weten voor we beginnen — inclusief de meest gestelde vraag: wat kost een private LLM?
Een kennismaking van een half uur, vrijblijvend. Wij luisteren naar uw use-case, stellen vragen over data, compliance en kwaliteit, en geven richting waar u iets aan heeft — ook als het uiteindelijke advies is om geen LLM in te zetten. Voor grotere trajecten kunt u dit gesprek combineren met een verkenning richting enterprise AI-implementatie.
Appfront gebruikt cookies en vergelijkbare technieken voor een goede werking van de website, voor analyse en voor marketing. Je kiest zelf wat je toestaat. Lees meer in ons privacybeleid.
