Jouw Bedrijf,
Jouw Brein
Generieke ChatGPT is niet genoeg. Wij trainen **maatwerk LLMs** met je eigen proprietaire data, waardoor je een AI-model krijgt dat jouw taal spreekt en je geheimen kent — veilig.
domain-specific accuracy achieved
smaller models via fine-tuning vs general LLMs
average inference time
data privacy with on-premise deployment
Model Performance Benchmark
Fine-tuned models outperform general-purpose LLMs in domain-specific tasks
Accuracy
92%
Top domain fit
Latency
<200ms
Realtime responses
Model Size
-40%
Optimized footprint
Privacy
100%
On-prem deployment
GPT-4 General
Accuracy on domain-specific tasks
Latency
~480ms
Est. Monthly Cost
~€3,800
Privacy Control
Llama 3 Fine-tuned
Accuracy on domain-specific tasks
Latency
~190ms
Est. Monthly Cost
~€1,450
Privacy Control
Mistral Fine-tuned
Accuracy on domain-specific tasks
Latency
~160ms
Est. Monthly Cost
~€980
Privacy Control
Waarom een LLM op maat bouwen?
Data-veiligheid
Draait open-source modellen (Llama 3, Mistral) op private servers.
Domein-expert
Modellen getraind op jouw juridische, medische of technische documenten.
Kostenefficiëntie
Kleinere, gespecialiseerde modellen overtreffen vaak de grote, dure giganten.
Deployment Options
Choose the infrastructure model that fits your security and budget requirements
On-Premise
Full control within your infrastructure
Advantages
- Complete data privacy
- No external API calls
- Custom hardware optimization
Considerations
- Higher upfront cost
- Requires IT maintenance
Private Cloud
Dedicated cloud environment
Advantages
- Scalable resources
- Managed infrastructure
- Quick deployment
Considerations
- Monthly operational cost
- Vendor dependency
Hybrid
Best of both worlds
Advantages
- Flexible scaling
- Sensitive data on-premise
- Cost optimized
Considerations
- Complex architecture
- Requires orchestration
Use cases voor LLMs op maat
Gespecialiseerde modellen die generieke AI overtreffen in jouw domein.
Document-intelligentie
Extraheert, classificeert en vat contracten, facturen en rapporten samen — getraind op jouw specifieke documentformaten.
Interne Kennisbank
Beantwoordt medewerker-vragen over bedrijfsdocumenten, SOPs en wiki's. Nauwkeurige, gefundeerde antwoorden met bronvermelding.
AI-klantenservice
Getraind op jouw productkennis, beleid en supportgeschiedenis. Kent je bedrijf — niet alleen algemene webdata.
Juridisch & Compliance
Getraind op jurisprudentie, regelgeving en interne policies. Detecteert risico's in contracten en genereert automatisch clausule-suggesties.
Medisch & Klinisch
Samenvatting van klinische notities en coderingsondersteuning, AVG-compatibel, volledig on-premise zonder externe API-calls.
Code-generatie
Fine-tuned op de conventies van jouw codebase, interne libraries en architectuurpatronen. Genereert code die voldoet aan jouw standaarden.
Van Data naar Gedeployed Model
Private AI-modellen gebouwd met jouw data, draaiend op jouw infrastructuur.
Use Case Definitie
Wij definiëren wat het model moet doen, met welke data het getraind wordt en hoe succes gemeten wordt — nauwkeurigheids-, latentie- en kosten-per-query-doelen afgesproken vanaf dag één.
Datavoorbereiding
Wij reinigen, structureren en formatteren je trainingsdata. Wij bouwen instructiesets, voorkeursparen of domein-corpus afhankelijk van de fine-tuning-benadering.
Fine-tuning & Evaluatie
Wij trainen op Llama 3, Mistral of andere open-source basismodellen. Wij evalueren tegen benchmarks en jouw specifieke testcases vóór elke deployment.
Private Deployment
Wij deployen op je infrastructuur met vLLM of Ollama. Geen data verlaat ooit je omgeving. Volledige documentatie en overdracht inbegrepen.
FAQ Maatwerk LLM-ontwikkeling
Wat is het verschil tussen fine-tuning en RAG?+
RAG haalt relevante documenten op op het moment van de query en geeft deze door aan een algemeen model. Fine-tuning wijzigt de modelgewichten zodat het domeinkennis internaliseert. Wij adviseren RAG voor kennisbanken en fine-tuning voor toon-, formaat- en gespecialiseerde redeneertaken.
Met welke basismodellen werken jullie?+
Voornamelijk Llama 3, Mistral en Qwen — open-source modellen die privaat gedeployed kunnen worden. Wij werken ook met Claude en GPT-4 voor RAG-pipelines waar cloud-hosting acceptabel is.
Hoeveel data heb ik nodig voor fine-tuning?+
Voor instructie-fine-tuning zijn meestal 500–5.000 hoogwaardige voorbeelden voldoende. Kwaliteit is belangrijker dan kwantiteit. Wij helpen je het dataset te bouwen als je er nog geen hebt.
Hoe wordt het model gedeployed?+
Op je infrastructuur met vLLM of Ollama, afhankelijk van de schaal. Wij regelen serverconfiguratie, API-endpoints, authenticatie en monitoring. Jij krijgt volledig eigendom en documentatie.
Is het AVG-compliant?+
Ja. Alle training en inferentie vinden plaats binnen je omgeving. Geen data wordt tijdens inferentie verstuurd naar externe AI-API's. Wij documenteren datalijnages en retentiebeleid in de scoping.
Klaar om Jouw Private AI te Bouwen?
Boek een gratis strategiegesprek. Wij evalueren je use case, adviseren de juiste aanpak en definiëren een implementatie die past bij je data en budget.
Gratis Strategiegesprek Boeken