Wat is Azure OpenAI?
Azure OpenAI geeft via Microsoft Azure toegang tot OpenAI-modellen. De dienst maakt deel uit van Microsoft Foundry, waar organisaties modellen kunnen selecteren, implementeren en evalueren. De precieze modellen, regio’s en deploymentopties veranderen regelmatig. Een architectuur hoort daarom niet afhankelijk te zijn van één modelnaam.
De belangrijkste reden om voor Azure te kiezen is meestal niet het model zelf, maar de aansluiting op de bestaande Microsoft-omgeving: identiteit via Microsoft Entra ID, netwerkafscherming met private endpoints, monitoring, contractering via Azure en koppelingen met diensten zoals Azure AI Search.
Prompts, antwoorden, embeddings en trainingsdata zijn volgens Microsoft niet beschikbaar voor andere klanten of OpenAI en worden zonder toestemming niet gebruikt om generatieve basismodellen te trainen. Dat betekent niet automatisch dat alle verwerking in één tenant of Nederlandse regio plaatsvindt. De gekozen regio en het deploymenttype, zoals Regional, Data Zone of Global, bepalen waar verwerking kan plaatsvinden.
Welke enterprise-controls voegt Azure toe?
Identiteit en toegang
Gebruik Entra ID, rollen en managed identities om toegang per gebruiker en component te beperken. Daarmee hoeft een toepassing minder vaak vaste API-sleutels te gebruiken.
Netwerkafscherming
Met private endpoints en netwerkregels kan verkeer binnen de afgesproken Azure-netwerkgrenzen blijven. Dit vereist wel een correcte inrichting en beheer.
Monitoring en beleid
Logging, Azure Monitor en inhoudsfilters kunnen helpen om gebruik, fouten en ongewenste uitkomsten te volgen. Leg vooraf vast wat u logt en hoe lang u gegevens bewaart.
Inkoop en ondersteuning
De dienst wordt via een Azure-abonnement afgenomen en valt onder de bijbehorende Microsoft-voorwaarden, SLA en support. Controleer altijd welke voorwaarden voor uw dienst en regio gelden.
Deze technische mogelijkheden maken een oplossing niet vanzelf compliant met de AVG, BIO2 of NEN 7510. Uw organisatie moet de relevante eisen vertalen naar architectuur, contracten, processen, verantwoordelijkheden en bewijsvoering.
Azure OpenAI of de OpenAI API?
Beide routes kunnen geschikt zijn voor zakelijk gebruik. De keuze hangt af van uw bestaande platform, gewenste modellen, regio’s, netwerkvereisten, contracten en beheerorganisatie. Vergelijk daarom de concrete dienstverlening in plaats van alleen de merknamen.
| Vraag | Wanneer Azure vaak logisch is |
|---|---|
| Past het in de bestaande architectuur? | Uw organisatie gebruikt al een Azure landing zone, Entra ID, private networking en centraal cloudbeheer. |
| Wie beheert toegang en logging? | Uw IT-team wil identity, rollen, netwerk en monitoring volgens bestaande Azure-patronen inrichten. |
| Welke koppelingen zijn nodig? | De toepassing gebruikt Azure AI Search, SharePoint, Power Platform of andere Microsoft-diensten. |
| Welke voorwaarden gelden? | Inkoop en security willen de dienst binnen bestaande Microsoft-afspraken beoordelen. |
Hoe werkt RAG met eigen documenten?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) laat een taalmodel antwoorden op basis van geselecteerde bronnen. Bij elke vraag haalt de toepassing relevante passages op en geeft die als context mee aan het model. Dit kan antwoorden actueler en beter herleidbaar maken, maar garandeert geen juist antwoord.
Bronnen ontsluiten
Documenten gecontroleerd ophalen, inclusief metadata en toegangsregels.
Zoeken
Relevante passages vinden met tekst-, vector- of hybride zoektechnieken.
Antwoord maken
De vraag en gevonden context naar een passend taalmodel sturen.
Toetsen en volgen
Bronnen tonen, onzekerheid afhandelen en kwaliteit periodiek meten.
En SharePoint?
SharePoint kan een bron zijn voor een RAG-oplossing. De documenten moeten via een ondersteunde connector of gecontroleerde synchronisatie in de zoeklaag terechtkomen. Welke route past, hangt af van de SharePoint-omgeving, gewenste actualiteit, bestandstypen en rechtenstructuur.
De lastigste stap is vaak niet het genereren van tekst, maar het behouden van autorisaties. Een medewerker mag via de AI-toepassing geen informatie vinden die in SharePoint buiten diens rechten valt. Toegangsmetadata, security trimming en tests met verschillende gebruikersrollen horen daarom in het ontwerp.
- Vindt het zoeksysteem de juiste passages?
- Gebruikt het model die passages correct en vermeldt het de bronnen?
- Werkt de volledige toepassing goed voor echte gebruikers, uitzonderingen en toegangsrollen?
Wat bepaalt de kosten?
Een RAG-toepassing bestaat uit meer dan modeltokens. De totale kosten worden bepaald door de documentverwerking en zoekindex, embeddings, modelinvoer en -uitvoer, applicatiehosting, integraties, monitoring en beheer.
- Volume: hoeveel documenten worden verwerkt en hoeveel vragen worden gesteld?
- Context: hoeveel tekst gaat per vraag naar het model en hoe lang is het antwoord?
- Modelkeuze: welk kwaliteitsniveau is nodig voor welke taak?
- Beschikbaarheid: welke capaciteit, responstijd en foutafhandeling vraagt het proces?
- Beheer: hoe vaak veranderen bronnen, prompts, modellen en evaluatiecriteria?
Een betrouwbare raming begint met een representatieve proef en gemeten gebruik. Beperk context tot relevante passages, kies per taak het lichtste model dat de acceptatiecriteria haalt en cache alleen wanneer actualiteit en toegangsrechten dat toelaten.
Wanneer is deze aanpak zinvol?
Wel onderzoeken wanneer
- medewerkers veel tijd kwijt zijn aan zoeken en samenvatten;
- de bronnen bekend en voldoende betrouwbaar zijn;
- een fout kan worden opgevangen met bronverwijzingen en menselijke controle;
- er een eigenaar is voor inhoud, toegang en beheer.
Eerst een ander probleem oplossen wanneer
- broninformatie sterk verouderd of tegenstrijdig is;
- niemand verantwoordelijk is voor documentkwaliteit en rechten;
- een antwoord zonder menselijke controle altijd juridisch of klinisch beslissend is;
- de use-case geen meetbaar probleem of gebruikersgroep heeft.
Hoe Aimbed dit aanpakt
Aimbed begint met uw concrete werkproces en een set representatieve vragen en documenten. We leggen vast welke bronnen zijn toegestaan, wie welke antwoorden mag zien, wanneer een medewerker beslist en hoe we kwaliteit meten. Daarna bouwen en toetsen we een afgebakende toepassing in uw Microsoft-omgeving.
Veelgestelde vragen die het ontwerp bepalen
Juist bij deze vragen maakt technische ervaring verschil. Een algemeen antwoord is niet genoeg: de juiste keuze hangt af van uw gegevens, tenantinrichting, risicoprofiel en werkproces. Aimbed maakt die keuzes expliciet en vertaalt ze naar een toetsbare inrichting.
Worden onze gegevens gebruikt om OpenAI-modellen te trainen?
Microsoft stelt dat prompts, antwoorden, embeddings en trainingsdata zonder uw toestemming niet worden gebruikt om generatieve basismodellen te trainen. Daarmee is nog niet bepaald welke gegevens uw toepassing verwerkt, waar logs ontstaan en hoe lang die worden bewaard. Aimbed brengt deze gegevensstromen in kaart en vertaalt uw beleid naar concrete instellingen en documentatie.
Blijven gegevens altijd in onze Azure-tenant?
Die formulering is te absoluut. Waar verwerking plaatsvindt hangt onder meer af van de regio, het deploymenttype en de gekoppelde diensten. Aimbed helpt de volledige keten zichtbaar te maken, zodat uw IT- en securityteam de gekozen architectuur onderbouwd kan beoordelen.
Kan Azure OpenAI rechtstreeks in al onze SharePoint-documenten zoeken?
Niet zonder inrichting. Documenten moeten worden ontsloten en geïndexeerd, terwijl bestaande rechten ook in de AI-toepassing moeten blijven gelden. Aimbed ontwerpt de passende ontsluitingsroute en test met verschillende gebruikersrollen of antwoorden en bronnen correct worden afgeschermd.
Welk model moeten we kiezen?
Dat volgt uit de taak en acceptatiecriteria. Aimbed vergelijkt passende modellen op een representatieve evaluatieset en weegt kwaliteit, snelheid en kosten mee. De keuze en testresultaten worden vastgelegd, zodat een latere modelwissel beheersbaar blijft.
Is een Azure-oplossing automatisch AVG-, BIO2- of NEN 7510-proof?
Nee. Azure levert technische mogelijkheden en bewijsstukken binnen hun toepassingsgebied; uw organisatie blijft verantwoordelijk voor de totale oplossing en naleving. Aimbed vertaalt de eisen samen met uw privacy- en securityverantwoordelijken naar ontwerpkeuzes, verantwoordelijkheden, tests en technische documentatie.
Bronnen en actualiteit
Dit artikel is bijgewerkt op 6 oktober 2026. Controleer bij ontwerp en inkoop altijd de actuele Microsoft-documentatie, omdat modellen, regio’s, previewfuncties en voorwaarden wijzigen.
- Microsoft Learn: Models sold directly by Azure
- Microsoft Learn: Data, privacy, and security for Azure OpenAI
- Microsoft Learn: Hybrid search in Azure AI Search
- Microsoft Learn: AI security best practices
Heeft u een concrete use-case?
Bespreek in 30 minuten uw bronnen, gebruikers en gewenste resultaat. U hoeft nog geen uitgewerkte architectuur te hebben.