AI voelt als magie, maar hoe werkt het echt?
Moderne AI kan verrassend menselijk overkomen: het voert natuurlijke gesprekken, begrijpt context en past zich aan de gebruiker aan. Maar wat gebeurt er eigenlijk achter de schermen? Hoe zorgen we ervoor dat AI betrouwbare en relevante antwoorden geeft in de bibliotheek?
Om AI in bibliotheken goed te kunnen benutten, is het belangrijk om de technologie te begrijpen – niet zozeer als programmeurs, maar juist als professionals die willen weten hoe deze innovatie werkt en wat het betekent voor de toekomst van onze bibliotheekdienstverlening.
Wat maakt moderne AI revolutionair?
Traditionele AI-modellen waren vooral goed in data-analyse en patroonherkenning. Maar de nieuwe generatie, bekend als generatieve AI, kan zelfstandig nieuwe content creëren – of het nu gaat om tekst, beeld, muziek of code.
Wat maakt deze AI zo krachtig?
- ✅ Het begrijpt context en kan antwoorden formuleren op basis van eerdere gesprekken.
- ✅ Het leert continu en wordt slimmer naarmate het meer wordt gebruikt.
- ✅ Het kan informatie genereren, niet alleen ophalen uit een database.
Deze doorbraak is mogelijk dankzij drie belangrijke ontwikkelingen:
- 📊 Toegang tot enorme hoeveelheden data
AI leert van miljarden tekstvoorbeelden. - ☁️ Cloud computing en krachtige hardware
AI-modellen kunnen razendsnel enorme hoeveelheden informatie verwerken. - 🧠 Nieuwe AI-technieken zoals Retrieval-Augmented Generation (RAG)
waardoor AI betrouwbaarder en bruikbaarder wordt in de bibliotheeksector.
Dit maakt deze revolutie anders dan eerdere technologische doorbraken. Waar in het verleden innovaties vaak specifieke apparaten of kennis vergden, is AI nu toegankelijk voor iedereen via gewone apps en websites. Het wordt verweven in alle aspecten van ons leven – of we dat nu willen of niet.
Het collectieve geheugen van het internet
Het geheim achter moderne AI ligt in wat we ‘Large Language Models’ (LLMs) noemen. Deze modellen zijn getraind op praktisch alle tekst die op internet te vinden is – van wetenschappelijke artikelen tot sociale media, van literatuur tot dagelijkse gesprekken. Hierdoor hebben ze een soort ‘collectief geheugen’ opgebouwd dat niet alleen feitelijke kennis bevat, maar ook begrip van hoe mensen denken, praten en zich gedragen.
Stel je voor dat je miljarden gesprekken zou kunnen analyseren – je zou patronen gaan zien in hoe mensen communiceren, welke vragen ze stellen, hoe ze reageren. Dat is precies wat een LLM doet. Als jij een vraag stelt, zoekt het in dit enorme netwerk van patronen naar de meest logische manier om te reageren. Dit stelt AI in staat om:
- 🔎 Antwoorden te formuleren zoals een mens dat zou doen.
- 📚 Boekaanbevelingen te geven die aansluiten bij specifieke interesses.
- 💡 Complexe vragen te begrijpen en samenhangende antwoorden te geven.
De uitdaging van hallucinaties
Maar hier zit ook een uitdaging: AI werkt op basis van waarschijnlijkheden en kan soms informatie verzinnen als het geen passend antwoord vindt. Dit noemen we hallucinaties. We merkten dit bij de eerste versie van Boekbot: het systeem schreef prachtige boekbesprekingen, maar verzon soms boeken en titels die helemaal niet bestonden.
Hoe zorgen we voor betrouwbare AI in bibliotheken?
Om ervoor te zorgen dat AI in de bibliotheek betrouwbare en feitelijke antwoorden geeft, maken we gebruik van Retrieval-Augmented Generation (RAG). In plaats van alle kennis in het AI-model zelf te stoppen, geven we het toegang tot betrouwbare externe bronnen waarin het in real-time kan zoeken. Op die manier combineren we het beste van twee werelden: een natuurlijk gesprek én betrouwbare aanbevelingen.
Wat is RAG?
- In plaats van alleen op voorgeprogrammeerde kennis te vertrouwen, kan AI met RAG real-time informatie opvragen uit betrouwbare bronnen, zoals de bibliotheekcatalogus.
- Dit voorkomt dat AI antwoorden verzint en zorgt ervoor dat aanbevelingen altijd gebaseerd zijn op actuele en gecontroleerde gegevens.
- Boekbot gebruikt RAG om boeken te vinden die aansluiten bij gebruikersvragen, zonder dat het model hoeft te ‘raden’.
Van AI-model naar digitale assistent
De uitbreiding van Boekbot met een RAG die de bibliotheekcatalogus doorzoekt bleek niet voldoende voor een goede gebruikerservaring. De beschrijvingen van boeken in de bibliotheekcatalogus waren vaak beperkt en misten context. Daarom voegden we een extra AI-agent toe en maakten we van Boekbot een multi-agent systeen, waarin meerdere AI-modules samenwerken:
- 👤 Een AI-agent die de bibliotheekcatalogus doorzoekt
Zorgt voor correcte boekinformatie. - 📖 Een AI-agent die aanvullende bronnen op internet raadpleegt
Voor diepere context en analyses. - 💬 Een AI-agent die met de gebruiker communiceert
Zorgt voor een natuurlijk en vloeiend gesprek.
Dit is vergelijkbaar met hoe bibliotheekmedewerkers samenwerken: de ene collega kent de collectie goed, de andere heeft diepgaande literaire kennis, en samen helpen ze de bezoeker verder.
Waarom is dit relevant voor bibliotheken?
AI zal de manier waarop we met kennis omgaan ingrijpend veranderen. Maar om deze technologie op de juiste manier in te zetten, moeten we:
- ✅ Begrijpen hoe AI beslissingen neemt.
- ✅ Zorgen voor transparantie en controle over AI-gedreven aanbevelingen.
- ✅ AI inzetten als een ondersteunende tool, niet als vervanging van menselijke expertise.
Door AI bewust en verantwoord in te zetten, kunnen bibliotheken nieuwe mogelijkheden creëren voor hun bezoekers, zonder de kernwaarden van betrouwbaarheid, inclusiviteit en menselijke interactie uit het oog te verliezen.
Meedenken over AI in bibliotheken?
De ontwikkelingen gaan snel en we willen graag in gesprek met bibliotheekmedewerkers, gebruikers en innovators. Hoe kunnen we AI zo inzetten dat het de bibliotheekervaring verbetert? Deel je inzichten en bouw met ons mee aan de toekomst van bibliotheken!