# LLM Applicaties op Maat > Custom LLM-applicaties van JM Websites: back-end AI-workflows die documenten classificeren, teksten samenvatten, structured data uit tekst halen of content genereren op basis van jouw bronnen. Geen chatbot, maar AI als onzichtbare motor in je bestaande processen. Source: https://jmwebsites.nl/nl/automatisering/llm-applicaties --- LLM Applicaties op Maat | AI Back-End Workflows | JM Websites | JM Websites[Ga naar inhoud](#main-content)Automatisering · LLM Applicaties # LLM-applicaties voor werk waar structureel veel tijd in gaat zitten back-end AI voor analyse, extractie en content Niet iedere AI-oplossing is een chatbot. Soms is het een stuk software dat op de achtergrond documenten analyseert, inhoud classificeert, rapporten samenvat of terugkerend schrijfwerk automatiseert. Wij bouwen die toepassingen op maat, met jouw data als bron. [Gratis ontwerp aanvragen](/nl/gratis-ontwerp)[← Terug naar alle automatiseringen](/nl/automatisering)Achtergronddraait stil, geen aparte UI nodigJouw bronwerkt op jouw documenten en dataBatch of liveeenmalige verwerking of doorlopend01 ## Voor wie is dit? Drie typische situaties waarin deze automatisering zich binnen maanden terugverdient. 01 ### Documentclassificatie Inkomende mails, PDFs of formulieren worden automatisch gesorteerd op type, urgentie en eigenaar. Het juiste team krijgt het juiste bericht, zonder dat iemand eerst alles hoeft door te lezen. 02 ### Samenvatting en insight-extractie Lange interviews, rapporten of meeting-notulen worden automatisch omgezet in beknopte samenvattingen met de kernpunten, actiepunten en vervolgvragen. 03 ### Content-assistent voor structured data Productbeschrijvingen, SEO-koppen of vertalingen worden gegenereerd op basis van gestructureerde invoer (bijvoorbeeld productdata), in jouw toon, klaar voor publicatie na korte review. 02 ## Wat je ermee wint ### Afgestemd op jouw domein Geen generieke prompts, maar logica die jouw vakgebied, terminologie en klantcontext kent. Zo vallen resultaten direct bruikbaar in je bestaande werkwijze. ### Past in je bestaande stack We koppelen via API of webhook aan de tools die je al gebruikt. Output komt precies terecht waar je hem verwacht: mail, CRM, Notion, database, spreadsheet. ### Kostenefficiënt bij volume We kiezen per taak het juiste model: een klein, snel model waar het kan, een groter en duurder model alleen waar het echt nodig is. ### Traceerbaar en audit-baar Elke verwerking wordt gelogd, inclusief input, prompt, model, output en kosten. Zo weet je altijd wat de AI met een bepaalde input heeft gedaan. 03 ## Zo bouwen we het Van eerste gesprek tot live in production. Transparant, voorspelbaar, zonder verrassingen. 01 ### Use case scherp krijgen Welke beslissing of output moet de applicatie leveren? Dat bepaalt model, datapijplijn en prompts, niet andersom. 02 ### Prototype op echte data In ongeveer een week zetten we een werkende versie op jouw eigen inputs, zodat we direct kunnen zien waar het goed gaat en waar niet. 03 ### Integreren en monitoren We koppelen aan je bestaande systemen en bouwen logging in, zodat we kunnen meten hoe de applicatie in productie presteert. 04 ### Aanscherpen op echte traffic In de eerste weken komen er altijd randgevallen naar boven. Die gebruiken we om prompts, validatie en model-keuze te verfijnen. Gebouwd metOpenAI / Claude / Groqn8n of custom Python/NodeVector database (optioneel)API- en webhook-koppelingLogging en audit-trailWat kost het? Prijs op aanvraag, afhankelijk van scope: een eenmalige batchverwerking is iets heel anders dan een doorlopende pipeline. We rekenen het concreet door na een korte intake. Combineren met andere automatiseringen of een website? Daar maken we vaak een bundel-offerte van, scheelt in de praktijk. [Vraag een offerte op maat aan](/nl/gratis-ontwerp)[Of stuur een bericht](/nl#contact)04 ## Veelgestelde vragen Is dit hetzelfde als een chatbot?Nee. Een chatbot is een user-facing gespreksinterface. Een LLM-applicatie draait meestal op de achtergrond zonder dat iemand actief chat, denk aan een service die elk inkomend PDF classificeert, of dagelijks nieuwe artikelen samenvat voor je team.Welk model gebruiken jullie?Dat kiezen we per use case. Voor eenvoudige classificatie volstaan vaak snellere, goedkopere modellen. Voor nuance (juridische samenvattingen, complexe analyse) zetten we een groter model in. In de prototyping-fase testen we welke combinatie het beste werkt voor jouw taak.Hoe gaan jullie om met gevoelige data?We werken standaard met modellen die de input niet gebruiken voor training (OpenAI-API, Claude-API of Azure OpenAI in de EU). Voor echt gevoelige use-cases kunnen we lokaal of in jouw eigen cloud-omgeving draaien, zodat de data je infrastructuur niet verlaat.Hoe voorkomen jullie fouten en hallucinaties?Door elk prompt te koppelen aan jouw eigen bronnen waar relevant, output-formats strak te valideren (JSON-schema's, checks) en afwijkingen automatisch te flaggen voor menselijke controle. Voor kritieke beslissingen bouwen we altijd een review-laag in.Wordt dit een black box, of kan ik zien wat er gebeurt?Elke verwerking wordt gelogd: input, model, prompt, output en kosten. Zo kun je achteraf precies nazoeken wat de AI met een bepaalde input heeft gedaan, handig bij twijfel én bij audit of compliance. ## Past hier ook bij [ ### AI Chatbot Geen standaard ChatGPT-widget. Een chatbot getraind op jouw content, in jouw toon, die vragen ook 's avonds en in het weekend beantwoordt, en alleen op basis van informatie die jij hebt aangeleverd. ](/nl/automatisering/ai-chatbot)[ ### Rapportage Automatisering Weinig dingen kosten zoveel tijd als elke week of maand dezelfde Excel-exports maken en samenvoegen. Eén keer goed gebouwd is het klaar, en zie je live wat je wilt zien, op elk moment. ](/nl/automatisering/rapportage) ## Zien hoe dit er bij jouw bedrijf uit kan zien? Vraag een gratis ontwerp aan, dan bespreken we tijdens de opvolgcall ook welke automatisering het meeste impact maakt bij jou. [Gratis ontwerp aanvragen](/nl/gratis-ontwerp)[Of stuur een bericht](/nl#contact)