De zoekmachine van Raadzaam helpt raadsleden, griffiemedewerkers, bestuurders en inwoners om snel de juiste raadsinformatie in de juiste context te vinden. De zoekmachine geeft snel en eenvoudig toegang tot de onderliggende kennislaag.
In de kennislaag wordt de structuur en samenhang van de data uit het raadsinformatiesysteem (RIS) expliciet vastgelegd. Raadsstukken, vergaderingen, stemmingen, raadsleden, verslagen en toezeggingen worden automatisch herkend en logisch met elkaar verbonden. Hierdoor zien gebruikers raadsinformatie in de context van het besluitvormingsproces en krijgen ze sneller inzicht in hoe beleid tot stand komt.
Zoeken is echter slechts één van de vele toepassingen waarvoor Raadzaam gebruikt kan worden. Doordat raadsinformatie in de kennislaag logisch gestructureerd is en in samenhang beschikbaar, kunnen we met Raadzaam op hetzelfde fundament nog veel meer toepassingen bouwen.
De afgelopen maanden hebben we dit samen met gebruikers verder onderzocht en ontwikkeld. In deze serie van vier artikelen laten we zien hoe Raadzaam gebruikt kan worden om AI assistants van informatie te voorzien, om nieuwe ingangen op de kennislaag te maken, om dynamisch dossiers op te bouwen en om de informatie in de kennislaag als Linked Open Data beschikbaar te maken.
In dit eerste deel laten we zien hoe Utrecht Raadzaam gebruikt om AI assistants van informatie te voorzien.
Steeds meer raadsleden, ambtenaren, bestuurders en inwoners gebruiken AI assistants voor het samenvatten, analyseren en uitleggen van informatie. Dit helpt hen bij het snel doorgronden van grote hoeveelheden (raads)informatie. Tegelijkertijd kan een AI assistant onjuiste informatie genereren of antwoorden geven waarvan niet duidelijk is waarop ze zijn gebaseerd.
In het raadsdomein is dat extra relevant. Raadsleden en bestuurders maken politieke afwegingen vanuit hun eigen overtuigingen en mandaat. De informatie waarop zij die afwegingen baseren, moet feitelijk betrouwbaar en controleerbaar zijn.
De prestaties van AI assistants hangen niet alleen af van het gebruikte taalmodel, maar ook van de informatie waartoe ze toegang krijgen en de manier waarop die informatie wordt aangeboden. Betrouwbare generatieve AI gaat dus voor een belangrijk deel over kennismanagement.
Daarom kijken wij vooral naar de kennis waarop het taalmodel zijn antwoorden baseert. Welke informatie krijgt het mee? Is de context bekend? En kan een gebruiker achterhalen op welke bron een antwoord is gebaseerd?
Hier ligt de toegevoegde waarde van de kennislaag. De kennislaag maakt de structuur en samenhang van het raadsdomein expliciet en houdt de informatie herleidbaar naar de oorspronkelijke bronnen. Daarmee organiseren we de kennis waarmee AI assistants werken.
Voor het verbinden van AI assistants met Raadzaam maken we gebruik van het Model Context Protocol (MCP). Dit protocol vertaalt de bestaande output van de zoekmachine, die primair voor mensen bedoeld is, in een formaat dat AI assistants begrijpen. Op deze manier geven we AI assistants toegang tot de mogelijkheden die de zoekmachine biedt om de informatie in de kennislaag te doorzoeken.
Een gebruiker kan vervolgens in gewone taal via een AI assistant met deze informatie interacteren. Denk aan:
De gegenereerde tekst wordt daarmee een nieuwe manier om raadsinformatie te presenteren en ermee te interacteren. In de screencast laten we zien hoe dit in de praktijk werkt.
Wij zien de AI connector als een waardevolle en innovatieve aanvulling op het zoeken met de zoekmachine Daarbij zien we drie eigenschappen van de koppeling met de kennislaag die kunnen bijdragen aan betrouwbaardere generatieve AI.
Dat betekent niet dat een gegenereerd antwoord automatisch feitelijk juist is. De gebruiker moet de informatie kritisch blijven beoordelen. Wel bieden context, herleidbaarheid en transparantie belangrijke voorwaarden om generatieve AI verantwoord in het raadsdomein toe te passen.
Via de AI connector kunnen gebruikers de AI assitant van hun voorkeur verbinden met de kennislaag, dit is het fundament.
De ontwikkelingen rond generatieve AI gaan snel en nieuwe taalmodellen en AI-assistants volgen elkaar in hoog tempo op. Daarom vinden we het belangrijk dat gemeenten niet afhankelijk worden van één specifieke AI-assistant of leverancier. De kennislaag kan met verschillende taalmodellen en AI-assistenten worden verbonden.
Wij ontwikkelen niet het taalmodel, maar organiseren de kennis waarop het taalmodel kan werken. Die kennis blijft van de gemeente, gestructureerd in de kennislaag en herleidbaar naar de oorspronkelijke bronnen. Het taalmodel waarmee gebruikers interacteren, kan veranderen.
Gemeenten hoeven niet te wachten tot duidelijk is welke AI-oplossing uiteindelijk de standaard wordt. Ze kunnen nu al zorgen dat hun eigen kennis goed georganiseerd, gestructureerd en herbruikbaar is, zodat deze beschikbaar kan worden gemaakt voor huidige en toekomstige AI-toepassingen.
De volgende stap is om samen met gebruikers te onderzoeken hoe de AI connector in de praktijk bijdraagt aan betrouwbare AI. Welke taken lenen zich hiervoor? Hoe betrouwbaar zijn de gegenereerde antwoorden? En hoe ervaren de gebruikers het? In 2027 gaan we dit samen met onze klanten verder testen en doorontwikkelen.
De koppeling met generatieve AI is een eerste voorbeeld van hoe we Raadzaam voor nieuwe toepassingen kunnen gebruiken. In het tweede deel van deze serie laten we zien hoe Almere Raadzaam gebruikt om nieuwe ingangen op de kennislaag te maken.
Onze ambitie is om de kennislaag samen met gemeenten verder te ontwikkelen als een betrouwbaar en herbruikbaar fundament de lokale democratie.
Raadzaam is gebouwd op technologie van Spinque.