Woordenlijst

AI-systeemingenieur

Wat is AI-systeemingenieur?

Een AI-systeemingenieur ontwerpt en beheert AI-toepassingen als een compleet systeem: modellen verbinden met gegevensbronnen, interfaces en bestaande software, zorgen voor beveiliging, monitoring en kostenbeheersing, en prototypes overbrengen naar stabiele productie. In tegenstelling tot zuivere modelontwikkeling ligt de nadruk op integratie. Een voorbeeld is het koppelen van een supportagent aan het ticketsysteem, inclusief logging en toegangsrechten.

Hoe KI.ordo helpt

Met zijn dienst “AI-ontwikkeling” neemt KI.ordo dergelijke integratietaken voor klanten op zich.

Meer informatie

Onderwerpen

Rol
Integration
Operations

KI.ordo uitproberen

Agents, workflows en sjablonen in één werkruimte – gratis demo van 24 uur.

Demo starten

← Alle begrippen

Verwante begrippen

Machine-learningpipeline

Een machine-learningpipeline is een vastgelegde reeks stappen die ruwe data omzet in een inzetbaar model: data verzamelen en opschonen, kenmerken voorbereiden, trainen, evalueren, uitrollen en bewaken. Het automatiseren van deze stappen maakt resultaten reproduceerbaar en zorgt ervoor dat nieuwe data met weinig moeite kan worden verwerkt. Een retailer kan bijvoorbeeld elke week zijn omzetvoorspellingsmodel opnieuw trainen en testen met de nieuwste cijfers.

MLOps
automatisering
+1

Model Context Protocol (MCP)

Het Model Context Protocol (MCP) is een open standaard waarmee AI-toepassingen op een uniforme manier toegang krijgen tot externe tools, gegevensbronnen en diensten. Een MCP-server biedt functies aan en een MCP-client, bijvoorbeeld een AI-assistent, kan die aanroepen. Anthropic introduceerde MCP in november 2024; sinds december 2025 wordt het doorontwikkeld onder de Agentic AI Foundation van de Linux Foundation (stand oktober 2026). Zo hoeft niet elke koppeling afzonderlijk te worden gebouwd.

interface
standaard
+1

AI-automatiseringssysteem

Een AI-automatiseringssysteem combineert traditionele procesautomatisering met AI-mogelijkheden zoals tekstbegrip, classificatie of beslisondersteuning. Zo kunnen ook workflows met ongestructureerde invoer worden geautomatiseerd, zoals e-mails, formulieren of vragen. Een typische opzet is een keten van trigger, verwerkingsstappen, voorwaarden en uitvoer, met menselijke goedkeuring op kritieke punten. Voorbeeld: binnenkomende vragen worden automatisch gecategoriseerd, samengevat en doorgestuurd naar de juiste afdeling.

Automatisering
Processen
+1

Retrievalpipeline

Een retrievalpipeline is de reeks verwerkingsstappen waarmee een systeem de juiste informatie bij een vraag vindt. Typische stappen zijn: documenten inlezen en opschonen, opdelen in chunks, een zoekindex opbouwen, eventueel de zoekopdracht herschrijven, treffers ophalen, rangschikken (reranking) en de beste doorgeven aan het taalmodel. Het is de basis van elke RAG-toepassing, en de kwaliteit ervan bepaalt grotendeels hoe goed de resulterende antwoorden zijn.

RAG
zoeken
+1