Terug naar alle projecten
Applied AI
SolideQueryDistributor
Lokale LLM-integratie en interne kennisbronnen
In één oogopslag
Een Applied-AI desktoptool die interne informatie ontsluit met een lokaal Ollama-model, querylogica en conversationele sessies.
Applied AIAfgerond
AI-status: Gebouwd: lokaal Ollama-model, querystrategie en sessiebeheer
Tech Stack
ConfluenceElasticsearch
Project links
SolideQueryDistributor onderzoekt hoe medewerkers interne informatie sneller kunnen vinden zonder organisatiegegevens naar een externe modelprovider te sturen. De Java-applicatie koppelt applicatie- en querylogica aan interne bronnen zoals Confluence en Elasticsearch en gebruikt Ollama om lokaal antwoorden te genereren. Gebruikersauthenticatie, multi-tab sessies en een offline modus maken het AI-prototype onderdeel van een bruikbare applicatie, in plaats van alleen een losse modeldemo.
Probleem
Medewerkers hebben veel interne informatie, maar niet altijd een snelle of privacyvriendelijke manier om daar gerichte vragen over te stellen.
Oplossing
Een lokale Java-applicatie die querylogica, interne bronnen en Ollama combineert en antwoorden per gesprekssessie toont.
Rol
Solo ontwikkelaar & ontwerper
Periode
2024
AI / ML component
Wat er daadwerkelijk gebouwd is
De AI-laag bestaat uit een lokaal Ollama-model dat vanuit de applicatie wordt aangeroepen. De applicatie gebruikt een eigen QueryResolutionStrategy en koppelt interne bronnen zoals Confluence en Elasticsearch aan de queryflow. Dit is een toegepast lokaal-LLM-prototype, geen claim over een volledig production-grade RAG-platform.
Belangrijke engineeringbeslissingen
- Een lokaal model gebruiken om data binnen de organisatiegrenzen te houden en offline gebruik mogelijk te maken
- AI-functionaliteit in een desktopapplicatie plaatsen met authenticatie en multi-tab sessiebeheer
- Conversation state expliciet beheren zodat meerdere onderwerpen naast elkaar bruikbaar blijven
Belangrijkste functionaliteiten
- AI-queryverwerking via een eigen QueryResolutionStrategy met lokaal Ollama-model
- Integratie met interne bronnen zoals Confluence en ElasticSearch
- Multi-tab sessiebeheer met gespreksgeschiedenis per onderwerp
- Offline modus — volledig functioneel zonder internetverbinding
- Meertalige ondersteuning en gebruikersauthenticatie met profielbeheer
Uitdagingen
- 01Een lokale LLM (Ollama) integreren in een Java-desktopapplicatie met een robuuste query-strategie
- 02Offline functionaliteit realiseren zonder in te leveren op response-kwaliteit
- 03Een meertalige, intuïtieve GUI bouwen met sessiebeheer voor meerdere gesprekken tegelijk
Wat ik heb geleerd
- Hoe lokale AI-modellen werken en wat de afwegingen zijn versus cloud-gebaseerde API's
- Integratie van interne bronnen (Confluence, ElasticSearch) voor contextuele antwoorden
- Het project won de Publieksprijs 2024 op de Haagse Hogeschool
Haagse Hogeschool
Publieksprijs
Winnaar 2024SolideQueryDistributor won de Publieksprijs 2024 tijdens de projectpresentaties op de Haagse Hogeschool.