Kennischaos: dezelfde vragen, verspreid over honderden documenten

Communicatieteams, klantenservice en interne helpdesks beantwoorden keer op keer dezelfde vragen. De antwoorden staan ergens in een handleiding, een beleidsdocument of een oud mailthread, maar waar? Backlight.ai bouwt AI-kennisassistenten die jouw eigen documenten, FAQ's en beleidsstukken doorzoekbaar maken, met directe bronvermelding bij elk antwoord.

Herken je dit?

Komen dezelfde vragen steeds opnieuw terug?

Medewerkers zoeken handmatig door mappen, SharePoint of e-mail om antwoorden te vinden die ze vorige week ook al hebben opgezocht. Antwoorden zijn inconsistent omdat iedereen een eigen versie bijhoudt. Nieuwe medewerkers leren de antwoorden pas na maanden ervaring. Dit is een klassiek kennischaos-probleem: de kennis bestaat, maar is niet vindbaar op het moment dat het nodig is.

Hoe voorkomt een RAG-chatbot dat de AI iets verzint?

Niet met RAG alleen. Retrieval-augmented generation (RAG) op zichzelf is een relatief eenvoudige techniek: de AI zoekt het meest relevante brondocument op en parafraseert dat, met directe bronvermelding zodat de medewerker of bezoeker kan doorklikken en controleren. De kracht zit in de combinatie. Door een agent te laten redeneren over de beschikbare data en dat te combineren met knowledge graphs en sub-agents kiezen we per vraag de juiste techniek voor de beste uitkomst. Vindt de AI niets pasbaars, dan verzint hij niets maar meldt hij eerlijk dat het antwoord ontbreekt. Zo blijft de kennisbank stuurbaar.

Wie beheert de kennisbank?

Dat doen we samen: jullie, de AI en wij. Via een beheerdashboard voegen medewerkers met de juiste rechten (least privilege) zelf vragen en antwoorden toe, wijzigen en verwijderen ze. Hetzelfde dashboard toont welke vragen het vaakst gesteld worden, welke de AI aanhaalt en welke nog geen goed antwoord opleverden, zodat je de kennisbank gericht aanvult. En omdat er voortdurend nieuwe technieken verschijnen om kennisbanken te beheren, leren wij daarover bij en integreren we ze zodra ze aantoonbaar werken.

Relevant voorbeeld

Voor Gemeente Zandvoort bouwden wij f1vraag.nl: een RAG-chatbot met bronvermelding die meer dan tienduizend interacties verwerkte over het Grand Prix-weekend vanuit de officiële FAQ van de gemeente, zonder ooit iets te verzinnen. Daarbij hielpen wij de gemeente ook om alle kennis correct te structureren, de basis die dit mogelijk maakte. Het communicatieteam beheert de kennisbank volledig zelfstandig.

Voor wie is dit?

Proceseigenaren en operations managers bij gemeenten, ministeries, MKB-organisaties en beroepsverenigingen die repetitief informatiewerk willen elimineren. Ook geschikt voor interne helpdesks, HR-afdelingen en teams met een grote documentenbank.

Neem contact op voor een vrijblijvend gesprek over jouw kennischaos.