Large Language Model (LLM)
Een groot taalmodel is een AI-systeem dat is getraind op enorme hoeveelheden tekst en in staat is om mensachtige tekst te begrijpen en te genereren.
Wat is een Large Language Model (LLM)?
Een Large Language Model (LLM) is een type AI-model dat is getraind op miljarden tekstfragmenten afkomstig van boeken, websites en andere bronnen. Door deze training heeft het model een diepgaand begrip ontwikkeld van taalstructuur, context en betekenis. LLM's kunnen tekst genereren, vragen beantwoorden, samenvattingen maken, vertalen en complexe instructies opvolgen. Bekende voorbeelden zijn GPT, Claude en Llama.
Hoe werkt een LLM?
Een LLM werkt door patronen te herkennen in de enorme hoeveelheid tekst waarop het is getraind. Wanneer u een vraag stelt, analyseert het model de context en genereert het stap voor stap een antwoord op basis van statistische waarschijnlijkheid. Wabber draait LLM's op een eigen privecluster met 128GB VRAM, verdeeld over professionele GPU's. In combinatie met onze RAG-pipeline worden modellen verrijkt met uw bedrijfsspecifieke kennis, waardoor antwoorden relevant en betrouwbaar zijn voor uw organisatie.
Voorbeeld
Een logistiek bedrijf implementeert via Wabber een intern kennissysteem op basis van een LLM. Medewerkers kunnen in natuurlijke taal vragen stellen zoals 'Wat is het retourbeleid voor klant X?' of 'Hoeveel pallets zijn er deze week verwerkt?'. Het LLM, verrijkt met bedrijfsdocumentatie via de RAG-pipeline, geeft direct een betrouwbaar antwoord. Dit bespaart uren zoektijd per week en vermindert fouten door verkeerde interpretatie van procedures.
Waarom zijn LLM's belangrijk voor bedrijven?
De inzet van LLM's biedt bedrijven enorme mogelijkheden: van intelligente chatbots die 24/7 klantvragen beantwoorden tot interne kennissystemen die medewerkers helpen bij het vinden van informatie. Belangrijk is dat uw data privaat blijft: bij Wabber wordt alle verwerking uitgevoerd op eigen hardware in Nederland, niet bij externe cloudproviders. Wabber begeleidt u bij het selecteren van het juiste model en het waarborgen van privacy conform onze aankomende ISO 27001-certificering.
Gerelateerde oplossingen
Veelgestelde vragen
Wat is het verschil tussen een LLM en een chatbot?
Een LLM is het AI-model dat taal begrijpt en genereert. Een chatbot is de toepassing die dit model gebruikt om gesprekken te voeren met gebruikers. Het LLM is de motor; de chatbot is het voertuig. Wabber bouwt chatbots op basis van LLM's die draaien op ons eigen privecluster in Nederland.
Waarom draait Wabber LLM's op eigen hardware?
Door LLM's op eigen hardware in Nederland te draaien, garanderen we dat uw data niet naar externe cloudproviders wordt verstuurd. Alle verwerking vindt plaats op ons privecluster met 128GB VRAM. Dit is essentieel voor organisaties die werken met gevoelige bedrijfs- of klantgegevens en voldoen aan de AVG-wetgeving.
Wat is RAG in combinatie met een LLM?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) is een techniek waarbij een LLM wordt verrijkt met uw bedrijfsspecifieke documenten en data. Wanneer een gebruiker een vraag stelt, haalt het systeem eerst relevante informatie op uit uw kennisbank en voegt deze toe aan de context van het LLM. Zo geeft het model antwoorden die gebaseerd zijn op uw eigen data in plaats van alleen op de algemene trainingsdata.
Welke LLM-modellen ondersteunt Wabber?
Wabber ondersteunt meerdere open-source en commerciele LLM-modellen, waaronder Llama, Mistral en andere state-of-the-art modellen. We adviseren per use case welk model het beste past op basis van taak, taal, snelheid en privacyvereisten. Alle modellen draaien op ons eigen privecluster in Nederland.
Lees ook
LLM: van losse chatbot naar kennisarchitectuur
De meeste AI-implementaties mislukken niet door de technologie, maar door de architectuur eromheen. Een chatbot zonder gestructureerde kennisbron geeft onbetrouwbare antwoorden. Dat kost vertrouwen: intern en extern.
Lees meer →
n8n: Procesautomatisering met AI
Handmatige workflows kosten tijd en gaan fout bij groei. Een RMA-verzoek dat handmatig wordt beoordeeld, doorgerekend en bevestigd kost al snel een uur. Automatisering brengt dat terug naar seconden.
Lees meer →
AI-Readiness Scan
Scan in 2 minuten - ontdek waar u staat.
Klaar om uw data voor u te laten werken?
Plan een vrijblijvende kennissessie van 30 minuten. Ontdek hoe private AI en volgsystemen uw operatie meetbaar verbeteren.