AI woordenlijst
Begrijpelijke definities van de enterprise AI termen die u op het Blits.ai platform tegenkomt, van digitale mensen en agentic AI tot RAG, guardrails en agentic payments.
- Conversational AI
- Technologie waarmee software via tekst of spraak een natuurlijk gesprek met mensen voert. Het systeem begrijpt de intentie en reageert in context, in plaats van een vast menu te volgen.
- Digitale mens (digital human)
- Een levensechte AI avatar die een realistisch gezicht en stem combineert met conversational AI, zodat klanten er face to face mee praten via web, kiosk of video.
- Voicebot
- Een AI agent die spreekt en luistert via een telefoonlijn of microfoon en inkomende en uitgaande gesprekken afhandelt met streaming spraakherkenning en text to speech.
- Chatbot
- Een tekstgebaseerde conversational agent op een website, in een app of op een berichtenkanaal die automatisch vragen beantwoordt en taken uitvoert.
- Agentic AI
- AI die niet alleen antwoordt, maar ook handelt. Een agentic systeem plant een doel, gebruikt tools en data, zet stappen, controleert het resultaat en rapporteert de uitkomst, allemaal binnen beleid en guardrails.
- AI agent
- Een geconfigureerde eenheid van agentic AI met een rol, een set tools, geheugen en rechten, die een taak van intake tot afhandeling in eigen beheer heeft.
- Large language model (LLM)
- Een model dat is getraind op grote hoeveelheden tekst en taal voorspelt en genereert. Het zorgt voor begrip, samenvattingen, redeneren en gesprekken. Voorbeelden zijn Google Gemini, OpenAI GPT en Anthropic Claude.
- Custom LLM
- Een taalmodel dat via finetuning of grounding is afgestemd op een specifieke organisatie of sector, zodat de antwoorden uw data, toon en regels weerspiegelen.
- Fine tuning
- Het verder trainen van een bestaand model op uw eigen voorbeelden, zodat het beter presteert op uw specifieke taken, terminologie en stijl.
- Retrieval augmented generation (RAG)
- Een techniek die op het moment van de vraag relevante passages uit uw kennisbank ophaalt en die als context aan het model geeft. Zo zijn antwoorden gebaseerd op uw documenten in plaats van op het geheugen van het model.
- Vector database
- Een opslag die tekst bewaart als numerieke embeddings, zodat een systeem passages vindt op betekenis in plaats van op exacte zoekwoorden. Het is de zoekmachine achter RAG.
- Grounding
- Het koppelen van de antwoorden van een model aan betrouwbaar bronmateriaal, zodat antwoorden herleidbaar zijn naar echte documenten en minder snel verzonnen worden.
- Hallucinatie
- Een stellig antwoord van een model dat feitelijk onjuist of niet onderbouwd is. Grounding, retrieval en guardrails verminderen dit.
- Guardrails
- Regels en controles die een AI systeem veilig en binnen de merkrichtlijnen laten werken, bijvoorbeeld door verboden onderwerpen te blokkeren, de toon te bewaken of menselijke goedkeuring te eisen voor gevoelige acties.
- Prompt engineering
- Het ontwerpen van de instructies en context die een model krijgt, om betrouwbare output van hoge kwaliteit te krijgen.
- Orchestratie
- Het samenbrengen van modellen, tools, kanalen en stappen in één werkende oplossing, zodat het juiste onderdeel op het juiste moment draait. Het Blits.ai platform is een orchestratielaag.
- Text to speech (TTS)
- Technologie die geschreven tekst omzet in natuurlijk klinkende spraak. Zo krijgen voicebots en digitale mensen hun stem.
- Speech to text (STT)
- Technologie die gesproken audio omzet in tekst, zodat een AI agent begrijpt wat een beller zei. Ook wel spraakherkenning genoemd.
- Model Context Protocol (MCP)
- Een open standaard waarmee AI applicaties op een consistente manier verbinding maken met externe tools en databronnen, zodat agents veilig de systemen bereiken die ze nodig hebben.
- Agentic payments
- Opkomende standaarden en controles waarmee een AI agent namens een gebruiker een betaling doet of autoriseert, binnen strikte, controleerbare grenzen.