In de snelle, data-gedreven wereld van vandaag worden bedrijven geconfronteerd met uitdagingen zoals dubbele records, rommelige datasets en ineffici\u00ebnties die processen vertragen. ZangaBee speelt hierop in door de kracht van Celigo te combineren met geavanceerde AI-technologie\u00ebn zoals Large Language Models (LLM\u2019s), om dataprocessen te stroomlijnen en de datakwaliteit voor klanten te verbeteren.<\/p>\n\n\n\n
Door gebruik te maken van AI biedt ZangaBee oplossingen die niet alleen betrouwbaar zijn, maar ook kosteneffici\u00ebnt. Zo kunnen bedrijven zich focussen op groei, zonder gehinderd te worden door data-uitdagingen. Celigo wordt ingezet als de orkestrator van de datastromen.<\/p>\n\n\n\n
Belangrijke data-uitdagingen aanpakken met AI<\/strong><\/p>\n\n\n\n De AI-gedreven initiatieven van ZangaBee zijn gericht op het oplossen van de grootste knelpunten in databeheer:<\/p>\n\n\n\n Betaalbare AI-integratie<\/strong><\/p>\n\n\n\n ZangaBee begrijpt het belang van innovatie zonder dat dit ten koste gaat van betaalbaarheid. Het optimaliseren van dataverwerking om het gebruik van tokens en verwerkingskosten bij LLM\u2019s te beperken is hierbij cruciaal. Een voorbeeld hiervan is het \u201cminifyen\u201d van data \u2014 het verminderen van onnodige tekens voordat de gegevens naar de AI worden gestuurd.<\/p>\n\n\n\n Daarnaast staat gegevensprivacy centraal: ZangaBee maakt gebruik van betaalde licenties, zodat klantdata niet wordt hergebruikt voor AI-training. Alleen het strikt noodzakelijke wordt gedeeld met AI-systemen, waardoor vertrouwelijkheid gewaarborgd blijft.<\/p>\n\n\n\n Belangrijke aandachtsgebieden<\/strong><\/p>\n\n\n\n Wat dit betekent voor klanten<\/strong><\/p>\n\n\n\n Door AI in haar dienstverlening te integreren, helpt ZangaBee klanten met:<\/p>\n\n\n\n\n
\n
ZangaBee onderzoekt hoe LLM\u2019s ge\u00efntegreerd kunnen worden in workflows via platforms zoals Celigo, met oog op een soepele aansluiting op bestaande systemen.<\/li>\n\n\n\n
AI wordt ingezet om data te vergelijken, zoals productnamen, om duplicaten of bijna-overeenkomsten te identificeren. Dit voorkomt menselijke fouten en bespaart tijd.<\/li>\n\n\n\n
Processen zoals exporteren, transformeren en het opdelen (chunking) van data worden geoptimaliseerd om te voldoen aan API-beperkingen, zonder in te leveren op prestaties.<\/li>\n\n\n\n
ZangaBee experimenteert met het structureren van prompts voor AI om precieze, bruikbare antwoorden te genereren die aansluiten op de behoeften van klanten.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n