Protocore
Neem contact op

Diensten / AI

Kunstmatige intelligentie die productie haalt.

Wij bouwen LLM-toepassingen, retrievalsystemen en ML-pipelines die de confrontatie met echt verkeer overleven — geïnstrumenteerd, geëvalueerd en beheerd. Demo's zijn makkelijk; wij leveren de versie die standhoudt.

Neem contact opOntdek de producten

Onze aanpak

Eerst evals, dan features.

De meeste AI-projecten lopen vast omdat niemand kan zeggen of ze beter zijn geworden. Wij starten bij een meetbaar resultaat, bouwen eerst de evaluatieomgeving en leveren pas daarna features ertegen op. Retrieval, agents en fine-tuning zijn middelen — de eval is het contract.

  1. 01Resultaat en eval vastgelegd vóór de eerste regel modelcode
  2. 02Retrieval en grounding boven ruwe generatie
  3. 03Human-in-the-loop waar de belangen groot zijn
  4. 04Kosten- en latentiebudgetten als eerste klas eisen

Mogelijkheden

Wat we bouwen.

  • LLM- en agent-toepassingen

    Assistenten en agents met budgetten, allowlists en een mens in de loop waar het ertoe doet.

  • Retrieval-augmented generation

    Antwoorden gebaseerd op jouw documenten, elke bewering herleidbaar tot een geciteerde bron.

  • Semantisch & hybride zoeken

    Hybride retrieval met een reranker, die gescoorde passages toont voordat er één woord is gegenereerd.

  • Documentintelligentie

    Betrouwbaarheidsscore per veld bij elke extractie: lage scores gaan naar review, de rest loopt direct door.

  • Computer vision

    Modellen die beeld en video lezen, van classificatie en detectie tot OCR op gescande documenten.

  • ML-pipelines & training

    Trainingsruns van ingest tot canary-deploy, afgeschermd door een eval die moet slagen vóór promotie.

  • MLOps & evaluatieomgevingen

    Golden sets, regressiegates in CI en dagelijks gesamplede online evals.

  • Modelserving & inferentie

    Productie-inferentie, vanaf dag één geïnstrumenteerd voor kosten, latentie en kwaliteit.

In de praktijk

Nog vier schermen uit ons werk.

Echte product-UI, getoond met demodata.

Retrieval vóór generatie — hybride zoeken over 12.408 contractfragmenten, vier geciteerde passages en een antwoord waarvan alle vijf beweringen naar bronnen verwijzen.
Nachtelijke trainingsrun #412 — zeven stages, een eval-gate die 8/8 moet halen vóór de canary, en budgetten voor kosten, latentie en per call elk op 70%.
De Operate-stap — drift onder de paginadrempel van 0,40, €0,0042 per call bij een budget van €0,0060, en 240 gesamplede online evals per dag.
Human-in-the-loop waar het telt — alles onder 0,85 betrouwbaarheid stopt hier; de overige 92% gaat direct door.

Hoe we werken

Van prompt tot beheerd model.

  1. 01

    Afbakenen

    We bepalen het resultaat, de eval die het meet en de kleinste slice die het opleveren waard is.

  2. 02

    Funderen

    Retrieval, datapipelines en guardrails — zodat het model antwoordt vanuit jouw werkelijkheid.

  3. 03

    Ship

    Productie-inferentie, vanaf dag één geïnstrumenteerd voor kosten, latentie en kwaliteit.

  4. 04

    Operate

    We volgen de evals in productie en versterken tegen drift, en dragen daarna over of beheren het samen met jou.

Bewijs

Wat het werk oplevert.

Cijfers uit AI-systemen die we vandaag in productie draaien.

1M+

Verwerkte documenten

92%

Straight-through processing

8

Evalsuites in CI

24/7

Beheerde inferentie

Producten

AI, als product.

AI-betalingen

Laat AI geld uitgeven — binnen muren die jij bepaalt

Budgetten, allowlists voor merchants, goedkeuringsdrempels en een kill-switch — agentische betalingen onder menselijk beleid.

Elke actie gecontroleerd

Bekijk caseOperations

De back office achter elke front end

Customer 360's, ops-wachtrijen en beide betaalrails op één scherm — elke bevoegde actie met verplichte reden en volledig vastgelegd.

Eén console, de hele operatie

Bekijk case

Een AI-systeem te bouwen?

Vertel ons welk resultaat je wilt bewegen. Wij komen terug met een eval, een architectuur en een plan.

Neem contact opcontact@protocore.io