Standaard versus Maatwerk:
1. Is Casibase een standaard AI-oplossing?
✅ Ja, Casibase is een standaard AI-oplossing.
Casibase is een kant-en-klare, open-source kennisbank met AI die een RAG-gebaseerd zoek- en antwoordmechanisme biedt. Het bevat:
✔ Een gebruikersinterface (webgebaseerd)
✔ Ondersteuning voor meerdere LLM’s (zoals OpenAI, LLaMA)
✔ Document-upload en retrieval
✔ Beveiliging met SSO en toegangsbeheer
🔹 Conclusie: Casibase is een standaard AI-oplossing en geen flexibele framework. Het is geschikt als je direct een AI-kennisbank wilt implementeren zonder uitgebreide aanpassingen. Maar het is minder geschikt als je een volledig maatwerk AI-pipeline wilt bouwen.
2. Kan ik met LangChain een op maat gemaakte AI-pipeline maken?
✅ Ja! LangChain is juist ontworpen voor maatwerk AI-pipelines.
Met LangChain kun je je eigen RAG-systeem samenstellen en uitbreiden. Je kunt bepalen:
✔ Welke LLM’s je gebruikt (OpenAI, LLaMA, Mistral, GPT-4, etc.)
✔ Hoe retrieval werkt (FAISS, Chroma, Weaviate, SQL, hybride zoektechnieken)
✔ Welke externe databases je integreert
🔹 Conclusie: Met LangChain kun je volledige controle houden over hoe CKBA werkt, zonder vast te zitten aan een standaardoplossing zoals Casibase.
3. Integratie van externe databases in CKBA (Externe DB → Interne AI DB zoals Postgres)
Ja, dit is een cruciaal onderdeel van CKBA, en je kunt dit op de volgende manier integreren:
🔹 Stap 1: Data uit externe systemen halen
Om gegevens uit CRM’s, ERP’s of andere externe databases in CKBA te gebruiken, moet je eerst deze data ontsluiten. Dit kan via:
- REST API’s → Haal data op via de API van bijvoorbeeld Salesforce, SAP, of Oracle
- Directe database-connectie → Verbind met een externe MySQL, PostgreSQL of MSSQL-database
- Data dumps (CSV/JSON/Parquet) → Regelmatige exports en imports
📌 Voorbeeld: Externe data ophalen en in CKBA laden
pythonKopiërenBewerkenimport psycopg2
conn = psycopg2.connect(
dbname="externe_db",
user="admin",
password="securepass",
host="external-db.company.com"
)
cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT * FROM klanten;")
data = cursor.fetchall()
conn.close()
🔹 Stap 2: Data omzetten naar AI-vriendelijke vorm
Zodra je externe data hebt, moet je deze omzetten naar een AI-geschikte opslagstructuur:
- Relational database (PostgreSQL in CKBA) voor gestructureerde tabellen
- Vector database (FAISS/Weaviate) voor embeddings en semantisch zoeken
- Graph database (Neo4j/ArangoDB) voor relaties tussen concepten
📌 Voorbeeld: Data in CKBA’s interne database laden
pythonKopiërenBewerkenconn = psycopg2.connect(dbname="ckba_db", user="admin", password="securepass")
cursor = conn.cursor()
# Data van externe bron naar CKBA-intern opslaan
cursor.execute("INSERT INTO interne_klanten (id, naam, sector) VALUES (%s, %s, %s)", (data[0][0], data[0][1], data[0][2]))
conn.commit()
conn.close()
🔹 Stap 3: Data indexeren en toegankelijk maken in de AI-pipeline
- SQL Query’s via LangChain → Structuurbevraging
- Vector Search via FAISS → AI-gestuurde zoekopdrachten
- Hybride retrieval → Combineer SQL + vector search voor beste resultaten
📌 Voorbeeld: Externe database integreren in LangChain
pythonKopiërenBewerkenfrom langchain.chains import SQLDatabaseChain
from langchain.sql_database import SQLDatabase
from langchain.llms import OpenAI
db = SQLDatabase.from_uri("postgresql://admin:securepass@localhost/ckba_db")
chain = SQLDatabaseChain.from_llm(OpenAI(model_name="gpt-4"), db=db)
query = "Welke klanten hebben een omzet van meer dan 1 miljoen?"
response = chain.run(query)
print(response)
4. Samenvatting: Hoe verhoudt dit zich tot CKBA?
| Feature | Casibase (Standaard AI) | LangChain (Maatwerk AI-Pipeline) |
|---|---|---|
| Gebruikersinterface | ✅ Ja, direct beschikbaar | ❌ Nee, moet je zelf bouwen |
| Externe database-integratie | ❌ Niet standaard | ✅ Volledig aanpasbaar |
| Multi-LLM ondersteuning | ✅ OpenAI, LLaMA, Hugging Face | ✅ Alle open-source en API-gebaseerde LLM’s |
| Data retrieval | 📄 Document retrieval (RAG) | 📄📊🔗 Documenten, SQL, GraphDB’s, Vector search |
| Maatwerk AI-pipeline | ❌ Niet flexibel | ✅ Volledige controle |
| Modulaire uitbreiding | ❌ Beperkt | ✅ Ja, eenvoudig uitbreidbaar |
5. Conclusie: Welke oplossing voor CKBA?
✅ Wil je snel een AI-kennisbank zonder maatwerk? → Casibase
✅ Wil je een schaalbare, modulaire AI-pipeline met integratie van databases? → LangChain
✅ Wil je een hybride oplossing? → Gebruik Casibase als front-end en LangChain als AI-backend