Data en modellen binnen de grens
Inferentie, embeddings, vectorstore en waar passend fine-tuning op eigen of afgeschermde GPU-infrastructuur.
BronVast Local Intelligence
Lokale AI die niet losraakt van bron, rechten en menselijke kennis.
BronVast bouwt AI pas op nadat digitale data volgens afgesproken archiefstandaarden beheersbaar is gemaakt. De regels, voorbeelden en menselijke correcties die daarbij ontstaan, kunnen worden uitgewerkt tot taakgerichte modellen voor dezelfde collectie én voor andere toekomstige datastromen.
2dA BronVast
Geen groter model dan nodig
Classificeren, velden extraheren, beschrijven, routeren en zoeken met een passende techniek per taak.
Meten vóór vertrouwen
Evaluatiesets, confidence thresholds, modelkaarten, menselijke review en driftmonitoring.
De route van bron naar blijvend organisatievermogen
Gebruikstaak kiezen
vraag, risico en succesmaat
Data begrenzen
rechten, kwaliteit en toegestane voorbeelden
Baseline meten
regels, retrieval en modelvarianten
Lokaal implementeren
model, embeddings, vectorstore en API
Blijven evalueren
feedback, drift, versies en terugvalroute
Van archiefwerk naar dataset
Goedgekeurde voorbeelden worden een meetbare kennisbasis
Correct beschreven documenten, uitzonderingen en menselijke correcties vormen geen losse projectnotities. Ze worden beheerde trainings- en evaluatievoorbeelden waarmee een taakmodel aantoonbaar kan worden getest.
Verwerkingskennis wordt een inzetbaar model
Tijdens het archiefwaardig maken ontstaan gecontroleerde voorbeelden van documenttypen, metadata, uitzonderingen en juiste correcties. Die kennis kan worden vastgelegd in regels, retrieval, classificatie- of extractiemodellen en later opnieuw worden ingezet.
- documentclassificatie en routering
- veld- en entiteitsextractie
- samenvatting en beschrijvingsvoorstellen
- duplicate- en vergelijkbaarheidsdetectie
- vraagbeantwoording via RAG met bronverwijzingen
Een lokale kennisassistent voor collega's
De contextlaag kan niet alleen documenten vinden, maar ook helpen bepalen wie binnen de organisatie kennis of verantwoordelijkheid draagt.
- vragen beantwoorden met citaten naar beheerde bronnen
- documenten koppelen aan proces, afdeling of verantwoordelijke rol
- onzekere antwoorden blokkeren of escaleren
- toegang respecteren per gebruiker of informatieklasse
- feedback van experts terugbrengen in evaluaties en nieuwe versies
Wat de organisatie overhoudt
Kwaliteit vóór productie
Goedgekeurde voorbeelden, grensgevallen en meetcriteria per taak.
Versieerbaar en overdraagbaar
Model of configuratie, prompts, taxonomie, modelkaart, licenties en testresultaten.
Van proef naar werkproces
API, vectorstore, logging, toegangsregels, monitoring en terugvalroute.
Voorbeeld: lokaal naast het DMS
Het model helpt zodra nieuwe data binnenkomt
Binnen de eigen infrastructuur kan het model classificeren, velden uitlezen, metadata voorstellen en lage zekerheid naar een reviewwerkbak sturen. De bevoegde medewerker houdt controle over het resultaat.
Local by design
Volledig lokaal betekent de hele keten lokaal
Niet alleen het chatvenster, maar ook documentextractie, embeddings, vectorindex, modelinferentie, logs en optionele fine-tuning kunnen binnen de afgesproken infrastructuur blijven. Hardware en modellicenties worden vooraf getoetst.
01Beheerde data02Lokale embeddings03Vectorstore04Eigen modellen05Chat/API
Technische ijkpunten
We sluiten de route waar passend aan op erkende standaarden en specificaties, afgestemd op bron, bestemming en verantwoordelijkheid. Dat wordt nooit als automatische certificering gepresenteerd.
Vragen over deze route
Kan alles echt zonder publieke cloud-AI?
Ja, afhankelijk van de taak, gekozen modellen en beschikbare hardware kunnen extractie, embeddings, vectorstore, inferentie en optionele fine-tuning lokaal worden ingericht.
Bouwt 2dA altijd een volledig nieuw model?
Nee. We kiezen de kleinste aantoonbaar passende oplossing: regels, retrieval, prompts, een bestaand lokaal model, fine-tuning of een taakgericht classificatie- of extractiemodel.
Kan een lokale chat aangeven bij welke collega we moeten zijn?
Ja, wanneer rollen, processen, bronnen en toegangsregels voldoende zijn vastgelegd. De assistent kan dan antwoorden koppelen aan gecontroleerde documenten en verantwoordelijke functies of teams.
Volgende stap
Kies het juiste startpunt
Begin met één bron, één proces of een read-only nulmeting. We leggen vast wat lokaal moet blijven, welk bewijs nodig is en welke route als eerste waarde oplevert.