Beschrijving
Bouw AI op Azure met je eigen productdata en bestanden
Microsoft Azure AI brengt modellen, agents en tools samen in een enterprise-platform voor het bouwen van AI-oplossingen. De kern is Microsoft Foundry, waar organisaties kunnen kiezen uit meer dan 11.000 modellen, AI-agents kunnen bouwen en beveiliging en governance op één plek kunnen beheren.
Een model weet echter niet uit zichzelf welke producten je verkoopt, welke beschrijvingen zijn goedgekeurd of welke afbeeldingen en documenten waar gebruikt mogen worden. Die kennis staat al in Kontainer.
Als Azure AI is gekoppeld aan Kontainer DAM & PIM, kunnen je apps en agents productdata, metadata en bestanden ophalen via de Kontainer API of MCP – zonder de content naar weer een extra systeem te kopiëren.
Het resultaat zijn AI-oplossingen die zijn gebaseerd op goedgekeurde content en actuele productdata, en die draaien in de Azure-omgeving die je organisatie al gebruikt.
Voordelen
Waarom Azure AI integreren met Kontainer?
✔ Kies het model dat bij de taak past
Microsoft Foundry geeft toegang tot onder meer modellen van Microsoft, OpenAI, Mistral en Meta, zodat je model en use case op elkaar kunt afstemmen in plaats van afhankelijk te zijn van één leverancier.
✔ Kontainer als Single Source of Truth
Laat agents en apps werken met dezelfde productdata en goedgekeurde bestanden als de rest van de organisatie, in plaats van met een kopie die snel verouderd is.
✔ Agents die kunnen opzoeken in Kontainer
Foundry Agent Service kan een MCP-server als tool koppelen, zodat een agent informatie uit Kontainer kan ophalen wanneer de taak dat vraagt.
✔ Controle en governance
Foundry Control Plane en Content Safety zorgen voor overzicht en vangrails rond je AI-oplossingen, zodat ze verantwoord kunnen opschalen.
✔ Bouwen in je eigen Azure-omgeving
Ontwikkel en draai de AI-oplossing in de Azure-omgeving die je IT-afdeling al kent en beheert.
✔ Minder handmatig werk
Voorkom dat je productinformatie en bestanden telkens moet exporteren, kopiëren en uploaden tussen systemen wanneer een AI-oplossing ze nodig heeft.
Functies
Zo werken Azure AI en Kontainer samen
✔ Koppeling via de Kontainer API
Met de REST API van Kontainer haal je productdata, metadata en bestandsinformatie op en werk je die bij vanuit oplossingen die op Azure zijn gebouwd, bijvoorbeeld in Azure Functions of in een app.
✔ MCP voor Foundry-agents
Met het Model Context Protocol kan een agent in Microsoft Foundry Kontainer als tool gebruiken en toegang krijgen tot DAM- en PIM-data, zonder maatwerk per agent.
✔ Productdata uit de PIM
Gebruik productnamen, beschrijvingen, specificaties, categorieën en varianten als basis voor door AI gegenereerde content, zoekopdrachten en antwoorden.
✔ Digitale bestanden uit de DAM
Geef AI-oplossingen toegang tot afbeeldingen, video’s en documenten, inclusief de tags en metadata die ze makkelijk vindbaar en juist inzetbaar maken.
✔ RAG met Foundry IQ en Azure AI Search
Productteksten en metadata uit Kontainer kunnen deel uitmaken van een kennisbasis waaruit modellen relevante informatie halen wanneer ze antwoord geven. Dat levert preciezere antwoorden op die zijn gebaseerd op je eigen content.
✔ OpenAI-modellen via Azure
Gebruik Azure OpenAI in Foundry Models als je in je Azure-omgeving met OpenAI-modellen wilt werken.
Architectuur
Kontainer als kennislaag in je Azure-architectuur
Een AI-oplossing op Azure bestaat meestal uit drie lagen, en Kontainer heeft een natuurlijke plek in de eerste:
- Data en content
Kontainer DAM & PIM bevat de goedgekeurde bestanden, productdata en metadata waarop de rest van de oplossing voortbouwt. - Kennis en zoeken
Relevante content wordt opgehaald via de API, MCP of een kennisbasis in Foundry IQ en Azure AI Search, zodat het model de juiste context krijgt. - Modellen en agents
In Microsoft Foundry kies je het model, bouw je agents en beheer je beveiliging, observability en toegang.
Dankzij deze scheiding kun je van model wisselen, nieuwe agents toevoegen of nieuwe use cases introduceren zonder je content te verplaatsen. Kontainer blijft de plek waar productdata en bestanden worden beheerd en goedgekeurd.
Toepassingen
Wat kun je bouwen met Azure AI + Kontainer?
- Interne productadviseur
Een assistent die vragen over je assortiment beantwoordt op basis van PIM-data en kan verwijzen naar de goedgekeurde afbeeldingen en documenten in de DAM. - Productdata in bulk verrijken
Geautomatiseerde taken die in grote productcatalogi categoriseren, samenvatten en ontbrekende productteksten voorstellen. - Suggesties voor tags en alt-teksten
Modellen die afbeeldingen kunnen begrijpen, kunnen beschrijvende metadata en alt-teksten voor digitale bestanden voorstellen, die een medewerker vervolgens goedkeurt. - Meertalige content op schaal
Genereer en pas productteksten aan voor meerdere markten, met gelokaliseerde data als uitgangspunt. - Productassistent voor webshop en portal
Een klantgerichte assistent die productvragen beantwoordt op basis van actuele, goedgekeurde data. - Agents over systemen heen
Foundry-agents die data uit Kontainer combineren met ERP, CRM en andere bedrijfssystemen in dezelfde workflow.
Support
Aan de slag met Azure AI + Kontainer
De juiste inrichting hangt af van de data en workflows die je AI-oplossing nodig heeft. Neem contact op met ons supportteam voor hulp bij de inrichting, aanpassingen of advies over best practices.
Mail ons via support@kontainer.com
Lees meer over de API van Kontainer en over MCP voor Kontainer DAM en PIM.
Lees in de documentatie van Microsoft hoe je Foundry-agents koppelt aan MCP-servers.
Lees meer over de vereisten van de EU AI-verordening in het artikel AI-gegenereerde content labelen in Kontainer en in de EU AI-verordening (Verordening (EU) 2024/1689).
FAQ
Wat is Microsoft Azure AI?
Microsoft Azure AI is de verzameling clouddiensten van Microsoft om AI-oplossingen te bouwen, te draaien en te besturen. Het omvat Microsoft Foundry met modellen en agents, Azure AI Search voor kennis zoeken en tools voor beveiliging en governance.
Wat is Microsoft Foundry?
Microsoft Foundry is het platform van Azure voor AI-apps en agents. Organisaties kunnen kiezen uit meer dan 11.000 modellen, agents bouwen met Foundry Agent Service en hun oplossingen op één plek bewaken en beheren.
Kan Azure AI worden geïntegreerd met Kontainer?
Ja. Kontainer kan via de Kontainer API en MCP worden gekoppeld aan oplossingen die op Azure AI zijn gebouwd, zodat modellen en agents productdata, metadata en bestandsinformatie uit Kontainer DAM & PIM kunnen ophalen.
Kunnen Foundry-agents via MCP worden gekoppeld aan Kontainer?
Ja. Foundry Agent Service ondersteunt het koppelen van externe MCP-servers als tools. Met de MCP-koppeling van Kontainer kan een agent relevante data in Kontainer opzoeken terwijl hij een taak uitvoert.
Kan Azure AI productdata uit Kontainer PIM gebruiken?
Ja. Productnamen, beschrijvingen, specificaties, categorieën en varianten kunnen als context worden gebruikt, bijvoorbeeld voor productadviseurs, het genereren van productteksten, vertalingen en klantenservice.
Kan Azure AI bestanden uit Kontainer DAM vinden en gebruiken?
Ja. Via de API of MCP kan een AI-oplossing met metadata, tags en bestandsinformatie zoeken naar afbeeldingen, video’s en documenten en verwijzen naar de goedgekeurde bestanden in Kontainer.
Wat is het verschil tussen Azure AI, Azure OpenAI en Copilot Studio?
Azure AI is het platform als geheel. Azure OpenAI geeft toegang tot OpenAI-modellen via Foundry Models in Azure. Microsoft Copilot Studio is een tool om agents te bouwen met weinig of geen code. Kontainer is te gebruiken met alle drie, afhankelijk van hoe je oplossing is opgebouwd.
Moet onze data in een AI-model worden getraind?
Niet per se. Een integratie kan de relevante informatie uit Kontainer ophalen wanneer de AI-oplossing die nodig heeft, bijvoorbeeld via de API, MCP of een kennisbasis voor RAG. Zo werk je met actuele data zonder dat die onderdeel wordt van de training van het model.
Hoe beginnen we?
Begin met uitzoeken welke data en workflows de AI-oplossing nodig heeft. Neem daarna contact op met het supportteam van Kontainer via support@kontainer.com voor hulp bij de inrichting, aanpassingen en best practices.