Veel organisaties hebben al waardevolle kennis, maar verspreid over collectierecords, documenten, scans, beeld, audio, video, metadata, thesauri en losse bestanden. Het Datamachine AI Kennisplatform brengt deze bronnen samen in één multimodale kennislaag. Zo kunt u zoeken op woorden, betekenis en beeldinhoud, relaties ontdekken, vergelijkbaar materiaal vinden en vragen stellen aan uw eigen informatie. Resultaten blijven waar relevant herleidbaar naar de oorspronkelijke bron.

Geschikt voor bestaande én nieuwe collecties

De ingerichte kennislaag kan worden gebruikt om bestaande collecties te verbeteren én nieuwe collecties sneller te beschrijven.

Wanneer nieuwe beelden of documenten worden toegevoegd, kan het platform deze automatisch vergelijken met bestaande data, metadata en thesauri. Zo wordt nieuwe informatie sneller vindbaar en direct beter verbonden met de rest van de collectie.

Wat levert het op?

Met het platform kunnen organisaties:

sneller zoeken in beeld en tekst;
metadata automatisch verrijken;
nieuwe collecties sneller beschrijven;
duplicaten, varianten en verwante beelden vinden;
personen, plaatsen, objecten en documenten verbinden;
thesauri consistenter toepassen;
AI-agents veilig inzetten op eigen data;
kennis uit verschillende systemen samenbrengen.

Verbind beelden, documenten, metadata en AI in één slimme kennislaag.

Gebouwd rond uw kennis, niet rond één AI-model

De oplossing is niet afhankelijk van één AI-model of leverancier. Per taak kunnen verschillende modellen worden ingezet voor beeld, tekst, audio, extractie en zoeken. Wanneer een beter of passender model beschikbaar komt, kan dat worden toegevoegd zonder de onderliggende bronnen, metadata, relaties, rechten en kwaliteitsafspraken opnieuw op te bouwen.

Controle en kwaliteit

AI doet het voorbereidende werk. Resultaten blijven controleerbaar en worden ingericht rond uw bronnen, velden, terminologie en kwaliteitsafspraken. Waar relevant blijft de bron of passage herleidbaar. Uw organisatie bepaalt wat wordt aangepast, goedgekeurd en uiteindelijk wordt gebruikt.

Een concrete eerste stap

We beginnen bij voorkeur met een afgebakende testset. Samen bepalen we de gewenste output, kwaliteitscriteria en controleflow. Zo ziet u snel wat werkt voordat u opschaalt.