Van semantisch zoeken naar intelligente agents: de volgende stap in juridische AI

In ons vorige artikel bespraken we hoe juridische zoekmachines zich ontwikkelen van eenvoudige trefwoordzoektoepassingen naar krachtige semantische zoekoplossingen, waarbij vragen in natuurlijke taal worden omgezet in vectoren om relevante documenten te vinden. Maar de technologische evolutie stopt daar niet. De nieuwste ontwikkelingen bij Legal Intelligence tonen hoe AI en intelligente agents deze semantische basis naar een hoger niveau tillen.

De kracht van intent herkenning

Semantisch zoeken is een enorme stap vooruit: zoekmachines begrijpen nu de context van een vraag en zoeken niet langer op losse woorden, maar op betekenis. Toch blijft één cruciale uitdaging bestaan: wat is precies de bedoeling van de gebruiker? Dezelfde vraag kan immers verschillende intenties hebben, afhankelijk van de context. Zo kan iemand op zoek zijn naar een definitie, een procedure, een verdieping of een specifieke uitspraak. Het correct achterhalen van deze intentie is cruciaal voor een optimaal zoekresultaat.

Hier komt AI-gedreven intentherkenning in beeld. Door de vraag van de gebruiker te analyseren, kan een AI-model niet alleen de betekenis, maar ook de intentie achter de vraag achterhalen. Dit stelt het systeem in staat om slimmer te handelen: een adviesvraag wordt anders behandeld dan een documentverzoek of een interpretatievraag. Bovendien kan het AI-model automatisch relevante metadata uit de vraag halen en deze als filters toepassen, waardoor de zoekresultaten nog beter aansluiten bij de behoefte van de gebruiker.

Agents: specialistische AI voor elke taak

Tijdens een recente hackathon bij Wolters Kluwer (september 2025) is geëxperimenteerd met het inzetten van gespecialiseerde agents voor intentherkenning en dynamisch filteren binnen semantisch zoeken. Waar voorheen één generieke agent alle vragen afhandelde, is nu een architectuur getest waarbij verschillende agents worden ingezet op basis van de herkende intentie. Denk aan een ‘adviesagent’, een ‘definitieagent’ of een ‘berekeningsagent’. Elk van deze agents is specifiek getraind om een bepaald type vraag optimaal te beantwoorden.

Het proces werkt als volgt: de gebruikersvraag wordt eerst geanalyseerd door een intentherkenningsmodule. Op basis van deze analyse selecteert het systeem de juiste agent, die de vraag verder uitwerkt en indien nodig aanvullende filters of parameters toepast. Het resultaat? Een veel gerichtere en relevantere zoekervaring.

Praktijkvoorbeeld: dynamisch filteren en betere antwoorden

Uit de hackathon bleek dat deze aanpak daadwerkelijk leidt tot betere resultaten. In plaats van een ‘one size fits all’-aanpak, wordt de vraag nu afgestemd op het doel van de gebruiker. Bijvoorbeeld:

• Een interpretatievraag over een wetsartikel leidt tot resultaten met commentaren, inclusief relevante jurisprudentie.
• Een vraag naar een specifiek arrest leidt tot een overzicht van relevante uitspraken.
• Een adviesvraag wordt gekoppeld aan de juiste bronnen en context.

Daarnaast worden belangrijke parameters zoals rechtsgebied, jurisdictie en tijdsperiode automatisch uit de vraag gehaald en als zoekfilters toegepast. Dit voorkomt dat de gebruiker zelf moet specificeren wat er bedoeld wordt en minimaliseert het risico op irrelevante resultaten.

Toekomst: van zoeken naar vinden

De inzet van AI en agents betekent dat juridische professionals steeds minder tijd kwijt zijn aan zoeken, en meer tijd kunnen besteden aan het interpreteren en toepassen van informatie. We bewegen richting een situatie waarin het systeem niet alleen begrijpen wat je vraagt, maar ook waarom je het vraagt en daar het antwoord op afstemt.

Wil je meer weten over de evolutie van juridische zoekmachines? Lees dan ook ons vorige artikel.