Binnenkort · Q4 2026
Eén taalmodel. Getraind op uw kennis. Soeverein binnen uw eigen muren.
Uw eigen LLM dat alleen uw inhoud kent — overeenkomsten, richtlijnen, vakkennis, beslissingen. Naar keuze op uw infrastructuur of in de EU-cloud Frankfurt. Geen gebruik door derden, geen US-cloudrisico, een traceerbare audit voor elk antwoord.
Waarom een eigen taalmodel?
Generatieve AI is slechts zo betrouwbaar als haar gegevensbron. Externe modellen kennen uw branche niet, uw taal niet, uw beslispraktijk niet. Een Custom LLM antwoordt vanuit uw kennisbank — en kan elk antwoord onderbouwen. Geen hallucinaties uit generieke trainingsdata.
Wie echt een eigen taalmodel nodig heeft
Een eigen taalmodel is zinvol overal waar kennis verspreid is, vaak wordt opgevraagd en het antwoord een bron vereist. Dat geldt voor grootbanken — en voor elke middelgrote onderneming met meer dan 50 medewerkers. Wie kennis heeft die over vijftig hoofden, honderd Confluence-pagina's of vijfhonderd PDF-documenten verspreid is, heeft een eigen LLM nodig.
Klassieke gebruikers
Andere use-casedragers
Wat het betekent om een eigen model te hebben
Beide opties zijn soeverein, maar verschillen in inspanning, controle en schaalbaarheid. On-premise = volledige fysieke controle, hogere initiële investering. EU-cloud Frankfurt = direct inzetbaar, verwerkersovereenkomst conform art. 28 DSGVO, ISO 27001-gecertificeerd.
De keuze tussen on-premise en EU-cloud Frankfurt geldt voor alle suite-tools gelijkelijk. Zie de suite-vergelijkingstabel voor details.
Deze vier punten zijn niet triviaal. Bij generieke cloudmodellen zijn er drie structureel niet te vervullen.
Migratie en integratie
Mapper maakt deel uit van de N.terion Suite
Mapper draait op dezelfde GPU-machine waarop ook Custom LLM, Analyst en Vendor zullen draaien. Eén investering, vier gereedschappen.