Direct naar inhoud
AI engineering

AI die antwoordt met bronnen, en weet wanneer te zwijgen

Ik bouw AI-systemen voor productie: assistenten die antwoorden met bronvermelding, eerlijk zeggen wat ze niet weten, en alleen handelen waar een mens dat heeft goedgekeurd — met evaluatie die elke wijziging bewaakt.

Bij de Politie Noord-Holland paste ik AI toe binnen het strafrecht, een omgeving waar privacy en informatiebeveiliging geen bijzaak zijn. De meeste AI-projecten stranden niet op het model maar op de data; daarom bouw ik eerst het fundament en daarna pas de assistent.

Aanpak

Wat een team van mij kan verwachten

01

Bronnen bij elke bewering

Een antwoord zonder gevonden passage is geen antwoord. Elke claim verwijst naar het document of de uitspraak waar hij vandaan komt.

02

Guardrails vóór het model

Prompt-injectie, PII en off-topic vragen worden in gewone code afgevangen voordat er één token wordt uitgegeven. Fail closed, nooit crashen.

03

Mens in de lus

Acties met gevolgen — een bericht sturen, iets wijzigen — wachten op goedkeuring. Een harde kostenlimiet per dag houdt de rekening voorspelbaar.

04

Evaluatie op elke wijziging

Gelabelde datasets en drempels in CI: recall van de retrieval, juiste toolselectie, taakvoltooiing. Een regressie blokkeert de merge.

Ervaring

Waar ik dit deed

2024

Data Specialist - Cryptocurrency

Politie Noord-Holland

AI en automatisering toegepast binnen het strafrecht — waar vertrouwelijke en privacygevoelige data de norm is en elke uitkomst herleidbaar moet zijn.

2023

Data Engineer

Nederlands Lucht- en Ruimtevaartcentrum (NLR)

Het datafundament gebouwd waar AI-toepassingen op moeten staan: schone, gemodelleerde en geteste data in een onderzoeksomgeving.

Sinds 2020

Docent

Udemy

Complexe techniek uitleggen aan mensen zonder technische achtergrond, 241 cursisten met een 4.2-rating — ook wat AI wél en níet kan.

Werkt met
LLM's
RAG
AI-agents
LangGraph
LangChain
Retrieval-evaluatie
Guardrails
pgvector
LangFuse
Python
FastAPI
Documentverwerking
Streaming (SSE)
Uitgangspunten
  • Geen bron, geen antwoord.

  • Guards in code, niet in de prompt.

  • Risicovolle acties alleen met menselijke goedkeuring.

Projecten

Projecten die dit laten zien

Twee eigen AI-systemen die in productie draaien — met guardrails, evaluatie en de code open en bloot.

Eigen project

Digital-twin: een AI-agent die namens mij antwoordt — met bronnen

Een LangGraph-agent over mijn cv, projecten en artikelen die vragen van bezoekers beantwoordt in een streaming chat: elke bewering met bron, weigeren zonder bron, een harde dagelijkse kostenlimiet en menselijke goedkeuring voordat hij namens mij handelt.

GenAI
Agents
LLM
Python
Eigen project

Strafrecht-RAG: geen bron, geen antwoord

RAG over 1.906 Nederlandse strafrechtuitspraken, met één regel: geen bron, geen antwoord. Elke bewering eindigt in een ECLI, sectie en paragraaf — en die verwijzing wordt in code gecontroleerd, niet aan het model gevraagd.

GenAI
RAG
Python
LLM

AI die je aan een klant durft te laten zien?

Ik zoek een team waar ik dit werk goed kan doen. Een gesprek is zo gepland.