Enterprise RAG
Retrieval-augmented generation verankerd in uw ontologie, kennisbanken en vector search in de lakehouse — zodat agenten antwoorden vanuit uw geverifieerde data, met bronvermelding en herkomst, weinig hallucinatie en volledig binnen uw perimeter.
Verankerd in uw ontologie
Retrieval draait over uw ontologie, kennisbanken en vector search in de lakehouse — zodat antwoorden voortkomen uit geverifieerde bedrijfsbetekenis, niet uit generiek modelgeheugen.
Bronvermelding & herkomst
Elk antwoord is te herleiden tot de brondocumenten en data waaruit het is opgebouwd, wat AI auditeerbaar en hallucinatiearm houdt.
Binnen uw perimeter
Embeddings, retrieval en generatie draaien soeverein binnen uw perimeter — er wordt geen data naar externe diensten gestuurd.
Enterprise RAG (retrieval-augmented generation) is de techniek waarmee AI-antwoorden worden verankerd in de eigen data van een organisatie — door relevante feiten op te halen uit haar kennisbanken, ontologie en lakehouse voordat het model antwoordt. Op het AI OS is enterprise RAG soeverein: retrieval draait over uw ontologie en vector search binnen uw eigen perimeter, elk antwoord draagt bronvermelding en herkomst, en output wordt beheerd, zodat agenten antwoorden vanuit geverifieerde data met weinig hallucinatie in plaats van vanuit generiek modelgeheugen.
Large language models zijn welbespraakt maar niet verankerd: vraag ze naar uw organisatie en zij gokken. Enterprise RAG lost dat op door eerst de juiste feiten uit uw eigen data op te halen en het model daaruit te laten antwoorden. Scrydon maakt RAG soeverein en betrouwbaar: retrieval is verankerd in de ontologie en de Cognitive Enterprise, vector search draait in de lakehouse binnen uw perimeter, en elk antwoord is te herleiden tot zijn bronnen. Het resultaat is AI die antwoordt vanuit uw geverifieerde data — met bronvermelding, herkomst en veel minder hallucinatie — zonder dat er iets buiten uw controle komt.
Enterprise RAG in het Scrydon-platform
Eén geïntegreerde, soevereine architectuur. Hier past Enterprise RAG — uitgelicht binnen de volledige stack waarmee het samenwerkt.
Het AI OS voor mensen en AI-agenten
Ontologie- en semantische laag: één samenhangend model voor uw data, kennis en processen
Het beste van data lakes, datawarehouses en search gecombineerd
AI-agenten, workflows en automatiseringen die uitvoeren over al uw systemen heen
Integreer via A2A, MCP, legacy systemen en databronnen
Veilige domeinfederatie, vertrouwd datadelen en intelligentie over organisatiegrenzen heen
Soevereine fundamenten
Enterprise RAG in detail
Human + AI-orchestratie
Het AI OS voor mensen en AI-agenten
De Human + AI Orchestrator is de operationele runtime in het hart van het AI OS — ook wel het Agentic OS genoemd — die elke taak in uw organisatie inplant, routeert en governt, of die nu wordt uitgevoerd door een AI-agent, een bestaand systeem of een mens.
De meeste organisaties hebben vastgelopen processen: verstopt in gescheiden systemen of opgeslagen in de hoofden van mensen. Het AI OS maakt ze zichtbaar en uitvoerbaar. Het legt de intentie vast, brengt de context samen, handelt — en voedt elk resultaat terug in de ontologie, zodat de volgende ronde slimmer verloopt. Allemaal binnen uw eigen perimeter.
Cognitive Enterprise
Ontologie- en semantische laag: één samenhangend model voor uw data, kennis en processen
De meeste organisaties hebben data die zij niet kunnen gebruiken — niet omdat die er niet is, maar omdat niets haar verbindt. De Cognitive Enterprise-laag is de bepalende intelligentie van het AI OS: een levend, bevraagbaar semantisch model van de entiteiten, processen en regels van uw organisatie. Het is de single source of truth waarmee elke agent, analist en workflow met een consistent begrip over uw business kan redeneren.
Zonder die laag redeneren AI-agenten op ruis. Mét die laag redeneren ze op de business.
- Entiteitengraaf: Modelleer klanten, accounts, orders, producten en elk ander domeinbegrip — en verbind ze met getypeerde, doorzoekbare relaties.
- Procesintegratie: Koppel echte workflows aan ontologie-entiteiten, zodat agenten begrijpen hoe data door uw organisatie stroomt.
- Continue verrijking: Agenten verrijken ontologieknooppunten automatisch met verse data uit het lakehouse en houden het model actueel zonder handwerk.
Antwoorden verankerd in uw geverifieerde data
Enterprise RAG haalt op voordat het genereert. Wanneer een agent of gebruiker een vraag stelt, vindt het platform de meest relevante feiten uit uw kennisbanken, ontologie en lakehouse, en antwoordt het model vervolgens vanuit die feiten — met de bronnen erbij. Omdat retrieval verankerd is in de ontologie in plaats van in losse documenten, halen agenten elke keer de juiste entiteiten en definities op.
Vector search in de lakehouse — Embeddings worden opgeslagen en bevraagd naast uw data in de lakehouse — geen aparte, onbeheerde vectordatabase.
In de ontologie verankerde retrieval — Retrieval doorloopt de ontologie en de Cognitive Enterprise, zodat agenten de juiste entiteiten, relaties en definities ophalen.
Bronvermelding en herkomst — Elk antwoord draagt links terug naar de brondocumenten en data, zodat de redenering auditeerbaar blijft.
Beheerd en soeverein — DLP screent output, toegang is afgebakend per identiteit, en de hele pipeline draait binnen uw perimeter.
Waarom in de ontologie verankerde RAG klassieke RAG verslaat
Klassieke RAG haalt tekstbrokken op op basis van vectorgelijkenis, en levert daardoor vaak gedeeltelijke of losjes gerelateerde passages op, mist hoe feiten samenhangen, kan geen relaties in de data volgen, en is gevoelig voor hallucinatie met zwakke herkomst. Scrydon verankert retrieval in de Cognitive Enterprise — de verbonden ontologie, kennisbanken en lakehouse — zodat een agent de juiste entiteiten en de relaties daartussen ophaalt, antwoordt in bedrijfstermen, en elk antwoord herleidt tot gedefinieerde concepten en hun bronnen. Het resultaat is een merkbaar hogere precisie, minder hallucinaties, en uitlegbare, beheerde antwoorden.
Retrieval op betekenis, niet alleen op tekst — Queries draaien tegen de ontologie en haar getypeerde relaties, niet tegen op gelijkenis gematchte tekstbrokken.
Elke keer de juiste context — Retrieval haalt de verbonden entiteiten op die een vraag daadwerkelijk nodig heeft, in plaats van gedeeltelijke of niet ter zake doende passages.
Multi-hop-redenering — Agenten doorlopen relaties in het model die klassieke, brokgebaseerde RAG eenvoudigweg niet kan volgen.
Met bronvermelding en uitlegbaar — Elk antwoord is te herleiden tot gedefinieerde concepten en hun brondata, in plaats van tot een ondoorzichtige vectormatch.
Minder hallucinatie, beheerst door beleid — Verankering in geverifieerde bedrijfsdata en toegangscontrols houdt antwoorden accuraat en toegestaan.
Van zelfverzekerd gokken naar verifieerbare antwoorden
Een model op zichzelf beantwoordt uw vragen zelfverzekerd en soms verkeerd, zonder dat u kunt nagaan waar het antwoord vandaan kwam. Enterprise RAG maakt daar verifieerbare, verankerde antwoorden van: retrieval verankert elk antwoord in uw eigen data, bronvermelding maakt het controleerbaar, en herkomst maakt het auditeerbaar. Retrieval verankeren in de ontologie — in plaats van in een stapel documenten — is wat hallucinatie sterk vermindert, omdat elk antwoord te herleiden is tot een gedefinieerd concept in uw geverifieerde data.
Veelgestelde vragen
Wat is enterprise RAG?+
Hoe vermindert RAG hallucinatie?+
Waar komt de retrieval-data vandaan?+
Is enterprise RAG soeverein en veilig?+
Komen antwoorden met bronvermelding?+
Ontdek het platform
E-mail ons
Schrijft u liever? Mail naar hello [at] scrydon.com en wij nemen contact met u op.
Partners
