General Informatics
Project starten

PROBLEEM / SOLUTION ENGINEERING

AI-zoeken in SharePoint met echte rechten en belasting

In productie is een plausibel antwoord niet genoeg. Rechten, dataversheid, systeemstatus, latency en reproduceerbaar bewijs moeten tegelijk kloppen.

SharePoint AI SearchRechtenbewustIncrementele indexeringHybride retrievalGemeten latency
Bespreek het probleem met een engineerVraag een technische beoordeling aan

DEMAND LANGUAGE / REAL-WORLD PROBLEM

Klinkt dit bekend?

“De demo werkt, maar blijft dit elke dag betrouwbaar werken?”
“Hoe meten we of het probleem echt is opgelost?”

WAT VEROORZAAKT DIT?

Waarom dit in productie faalt

Demo’s vereenvoudigen data, rechten en fouten die in productie wel bestaan.

  • De bron verandert onafhankelijk van index, cache en model.
  • Een geslaagde technische call wordt verward met een correct bedrijfsresultaat.
  • Evaluatie gebruikt demo-vragen in plaats van representatieve identiteiten en workloads.

ARCHITECTUUR VOOR SHAREPOINT AI SEARCH PERFORMANCE

Engineering-aanpak

We beginnen bij trust boundaries, source of truth, rechten en meetbare postconditions; daarna bouwen we smalle contracten, observability en reproduceerbare regressietests.

SECURITY / GOVERNANCE

Maak bevoegdheden expliciet.

Identiteit, least privilege, kortlevende credentials, filtering vóór data-exposure en approval gates moeten architectonisch worden afgedwongen.

PERFORMANCE / SCHAALBAARHEID

Meet het echte kritieke pad.

We meten ingestion, retrieval, filters, reranking, tool calls, queues en state verification, inclusief kosten en p95/p99.

TECHNOLOGIEËN

Architectuur vóór vendor-keuze.

SharePoint · Microsoft Graph · hybrid retrieval · vector search · ACL

VEELVOORKOMENDE FAILURE MODES

Anti-patterns die we vroeg ter discussie stellen

  • Prompts als security control behandelen.
  • Na een mutatie de autoritatieve status niet teruglezen.
  • Alleen gemiddelde latency optimaliseren en p95/p99 negeren.
  • Kwaliteit op gevoel beoordelen in plaats van met een versioned regressieset.

HOE SUCCES WORDT GEMETEN

Verificatie vóór claims

Succescriteria worden gedefinieerd als observeerbaar systeemgedrag en getest met representatieve data, identiteiten en foutcondities.

  1. Evaluatie met representatieve queries en data.
  2. Negatieve rechten- en isolatietests.
  3. p50/p95/p99 en kosten per operatie.
  4. Reproduceerbare replay na wijzigingen aan index, model, prompt of policy.

CTO / CIO FAQ

Vragen die vóór implementatie beantwoord moeten zijn

Hoe toon je production readiness aan?

We beginnen bij trust boundaries, source of truth, rechten en meetbare postconditions; daarna bouwen we smalle contracten, observability en reproduceerbare regressietests.

Waar ligt de belangrijkste security boundary?

Identiteit, least privilege, kortlevende credentials, filtering vóór data-exposure en approval gates moeten architectonisch worden afgedwongen.

Welke metrics moeten we meten?

We meten ingestion, retrieval, filters, reranking, tool calls, queues en state verification, inclusief kosten en p95/p99.

VERBONDEN ENGINEERING

Gerelateerde probleemclusters

Enterprise Knowledge Retrieval met rechten en herkomst →Production RAG: van demo naar een betrouwbare retrieval-laag →Veilige rechten voor AI-agents als machine actors →
Onderzoek →Technologie →Producten →

TECHNISCHE BEOORDELING

Breng de failure mode, randvoorwaarden en huidige architectuur mee.

We beginnen concreet: wat faalt, wat moet waar blijven, welk bewijs ontbreekt en wat moet vóór implementatie worden gemeten?

Bespreek het probleem met een engineerVraag een technische beoordeling aan