Onze technologie
Hoe we het bouwen, voor technische lezers
Wil je in gewone taal lezen wat we voor je organisatie kunnen doen? Bekijk dan onze diensten.
Bij Parabots ontwikkelen we technologie die versnipperde informatie omzet in bruikbare kennis, en die van intelligente systemen betrouwbare hulpmiddelen maakt. Ons werk beslaat de hele keten: gegevens verzamelen en ordenen, taalmodellen laten werken met context uit de praktijk en systemen met agents ontwerpen die complexe taken ondersteunen of automatiseren.
Op deze pagina gaat het om de technologie achter dat werk. Je leest hoe we datapipelines, systemen op basis van LLM's en architecturen met agents bouwen die niet alleen veel kunnen, maar ook beheersbaar en uitlegbaar zijn en geschikt voor gebruik in de dagelijkse praktijk.
Data-extractie
Informatie uit websites, documenten en andere complexe gegevensbronnen halen, ordenen en begrijpen.
Parabots heeft een lange achtergrond in technologie voor het verzamelen, extraheren en ordenen van informatie uit complexe digitale bronnen. Veel van de gegevens in de wereld staan niet netjes in databases, maar zijn verspreid over websites, documenten, feeds en andere half of niet gestructureerde omgevingen. Wij bouwen systemen die van die versnipperde informatie bruikbare, gestructureerde kennis maken.
Onze expertise omvat web- en textmining, classificatie, entiteitherkenning, sentimentanalyse, monitoring en extractiepipelines voor een specifiek domein. Afhankelijk van de toepassing gaat het om relevante bronnen opsporen, velden uit rommelige content halen, samenhangende informatie aan elkaar koppelen of ruwe tekst omzetten in datasets die je kunt doorzoeken, analyseren of verderop in softwaresystemen kunt gebruiken.
Die basis is vandaag nog even relevant. Sterke AI-systemen beginnen niet bij prompts alleen. Ze beginnen bij betrouwbare toegang tot de juiste informatie. Met onze expertise in data-extractie helpen we klanten aan de gestructureerde context van hoge kwaliteit die nodig is voor analyses, zoekfuncties, LLM-toepassingen en automatisering met agents.
LLM-engineering
Contextbewuste LLM-systemen, assistenten en RAG-pipelines bouwen die gekoppeld zijn aan je bedrijfsgegevens en tools.
Grote taalmodellen zijn het meest waardevol als ze de juiste context hebben. Parabots bouwt systemen op basis van LLM's die verder gaan dan een algemene chat, doordat de uitvoer is gebaseerd op de kennis, werkprocessen en gegevensbronnen van het bedrijf zelf. Denk aan assistenten, RAG-pipelines voor een specifiek domein en integraties op maat die LLM's bruikbaar maken in echte producten en organisaties.
Ons werk op dit gebied omvat retrievalpipelines, het ontwerp van prompts en antwoorden, integratie van tools, koppelingen met kennisbanken en infrastructuurkeuzes, van cloud-API's tot modellen die lokaal draaien. We helpen LLM's te koppelen aan interne documenten, databases, softwareplatformen en bestaande systemen, zodat antwoorden uitgaan van de werkelijkheid van de klant en niet alleen van algemene openbare kennis.
Het doel is niet simpelweg een LLM toevoegen, maar er een betrouwbaar systeem omheen bouwen. Dat vraagt zorgvuldige omgang met context, beveiliging, prestaties, privacy en de kwaliteit van de uitvoer. Het resultaat is AI die relevanter en beter beheersbaar is en beter past bij professioneel en operationeel gebruik.
AI-agents
Intelligente agents ontwerpen die redeneren, tools gebruiken en werkprocessen van meerdere stappen automatiseren in de dagelijkse praktijk.
AI-agents bouwen voort op LLM-engineering: AI-systemen geven niet alleen antwoord, maar handelen ook. Parabots ontwerpt architecturen met agents die een taak kunnen doorredeneren, tools gebruiken, in meerdere stappen werken en bedrijfsprocessen ondersteunen of automatiseren. Zo verschuift AI van eenvoudige hulp naar praktische uitvoering.
In de praktijk gaat het bijvoorbeeld om agents die informatie ophalen, uitvoer controleren, softwaretools aanroepen, acties in gang zetten, resultaten samenvatten of deeltaken binnen een groter werkproces coördineren. Afhankelijk van de toepassing ontwerpen we systemen met controlestappen door mensen, begrensde toegang tot tools en beheersmechanismen die de automatisering betrouwbaar en transparant houden.
We zetten AI-agents in waar ze in de praktijk echt iets opleveren: terugkerend werk stroomlijnen, besluitvorming ondersteunen en intelligente automatisering rechtstreeks inbouwen in producten en interne werkprocessen. De nadruk ligt altijd op nuttige systemen die op feiten zijn gebaseerd, niet op autonoom gedrag als doel op zich.
