Wat is RAG, en waarom het alleen niet genoeg is voor juridische AI
Hoe retrieval-augmented generation werkt, waarom basis-RAG nog steeds hallucineert, en wat een zoek-RAG-fusiearchitectuur toevoegt voor fiscalisten.
Waarom transparantie belangrijker is dan nauwkeurigheid in juridische AI
De AI-industrie is geobsedeerd door nauwkeurigheid. Voor fiscalisten is verifieerbaarheid de maatstaf die u écht beschermt.
Hoe evalueert u een juridische AI-tool? 10 vragen die er écht toe doen
De meeste kantoren beginnen met 'hoe nauwkeurig is het?' Dat is vraag 10 op deze lijst. Hier zijn de negen vragen die u eerst moet stellen, en waarom ze meer uitmaken voor professioneel fiscaal werk.
Fine-tuning vs. RAG: twee manieren om AI slim te maken, en waarom het ertoe doet welke uw tool koos
Fine-tuning memoriseert de wet van gisteren. RAG zoekt die van vandaag op. Voor Belgische fiscalisten bepaalt deze architectuurkeuze of uw AI-tool actueel is of met vertrouwen verouderd.
Wat is confidence scoring, en waarom is het eerlijker dan een zelfzeker antwoord
LLM's overschatten hun eigen correctheid met 20-60%. Confidence scoring lost dat probleem niet op. Het maakt het probleem zichtbaar, en voor fiscalisten is die zichtbaarheid het verschil tussen een onderzoekstool en een gokmachine.
Ik vroeg ChatGPT en Auryth dezelfde Belgische fiscale vragen. Dit is wat er gebeurde
Drie fiscale vragen, twee AI-tools, één duidelijke les: voor professioneel onderzoek wint verifieerbaarheid van zelfvertrouwen.
AI-hallucinaties: waarom ChatGPT bronnen verzint (en hoe u het herkent)
Waarom taalmodellen juridische bronnen fabriceren, wat Belgisch fiscaal recht extra kwetsbaar maakt, en drie verdedigingslagen die werken.