Waarom cloud-AI je compliancestrategie ondermijnt

By Mirko Peters · 2026-08-28

Wanneer organisaties voor het eerst met kunstmatige intelligentie experimenteren, bestaat het standaardpad meestal uit het opzetten van een in de cloud gehoste LLM-API, het koppelen van een bedrijfsdatabron en vervolgens toekijken hoe de magie gebeurt. Voor losse brainstormsessies of marketingteksten die naar buiten gaan, werkt die aanpak redelijk goed. Maar zodra je een cloudgebaseerde AI-tool ri

Automatically translated with AI from the original post. Read the English original

Wanneer organisaties voor het eerst met kunstmatige intelligentie experimenteren, bestaat het standaardpad meestal uit het opzetten van een in de cloud gehoste LLM-API, het koppelen van een bedrijfsdatabron en vervolgens toekijken hoe de magie gebeurt. Voor losse brainstormsessies of marketingteksten die naar buiten gaan, werkt die aanpak redelijk goed. Maar zodra je een cloudgebaseerde AI-tool richt op je interne bedrijfsdocumenten, personeelsdossiers of financiële spreadsheets, open je een Pandora's box vol risico's. Traditionele cloud-AI-architecturen brengen complexe vectoren voor datalekken, afhankelijkheden van vertrouwen in externe leveranciers en directe kwetsbaarheden met zich mee die je hele compliancepositie bedreigen.

Strenge regelgeving zoals de AVG (GDPR), HIPAA, het NIST AI RMF en CMMC kijkt niet welwillend naar ongecontroleerd delen van gegevens. Gevoelige klantgegevens of eigen intellectueel eigendom naar een extern modeleindpunt sturen kan van de ene op de andere dag tot catastrofale compliancefouten leiden. Om echte data-soevereiniteit te behouden, keren gereguleerde sectoren zich af van de publieke cloud en kiezen ze voor on-premises oplossingen die volledig op lokale infrastructuur draaien. Door je gevoelige data lokaal te houden, elimineer je extern API-verkeer en behoud je volledige controle over je informatiestroom. Wil je dieper ingaan op de praktische architectuur en de governancekeuzes achter het beveiligen van je interne documenten? Luister dan zeker naar onze bijbehorende podcastaflevering How to Run Local Llama on SharePoint Files Securely.

Stop met datalekken door lokale AI

Waarom lokale AI veiliger is

Je wilt stoppen met datalekken en je SharePoint-bestanden beschermen. Met on-premises AI heb je meer controle dan met cloudoplossingen. Wanneer je bestanden met cloud-AI verwerkt, loop je verschillende risico's:

• AI-tools kunnen om gevoelige gegevens vragen en die per ongeluk buiten je organisatie sturen.
• Kwaadwillende prompts kunnen AI ertoe brengen vertrouwelijke informatie naar buiten te lekken.
• Het verwerken van persoonsgegevens uit de EU zonder toestemming kan leiden tot boetes.
• Blootstelling van gereguleerde gegevens kan HIPAA- of SOX-overtredingen veroorzaken.
• Ongeautoriseerde toegang kan je reputatie schaden en juridische problemen veroorzaken.
• Vertrouwelijke klantgegevens kunnen worden ingezien door mensen die daar geen toegang toe zouden moeten hebben.

On-premises AI houdt je gegevens binnen je eigen infrastructuur. Je doet geen API-aanroepen naar externe diensten, waardoor externe toegang wordt voorkomen. Deze aanpak is essentieel voor sectoren als de gezondheidszorg, de juridische wereld en de financiële sector, waar gegevensbeveiliging het zwaarst weegt. Je behoudt volledige naleving van regelgeving en controle over je informatiestroom.

Tip: Als je datalekken wilt stoppen, kies dan voor on-premises AI bij het verwerken van SharePoint-bestanden. Je houdt gevoelige informatie binnen je organisatie en verkleint het risico op blootstelling.

Data-soevereiniteit en compliance

Je moet strikte regels voor gegevensbescherming naleven. On-premises AI helpt je te voldoen aan eisen zoals de AVG (GDPR) en HIPAA. Je bepaalt hoe je gegevens bewegen en hoe je AI-modellen werken. Je voorkomt vendor lock-in en onvoorspelbare kosten. Wanneer je gegevens over internet verstuurt, loop je het risico op lekken en ongeautoriseerde toegang. Door je bestanden lokaal te houden, blijf je compliant en bescherm je je bedrijf.

• Gevoelige gegevens blijven binnen je infrastructuur.
• Je elimineert het risico op compliance-overtredingen in gereguleerde sectoren.
• Jij bepaalt wie toegang heeft tot je SharePoint-bestanden en hoe AI ze gebruikt.

Gegevensbeveiliging verbetert wanneer je on-premises AI gebruikt. Je bouwt vertrouwen op bij klanten en toezichthouders door te laten zien dat je privacy en governance serieus neemt.

De architectuur van Local Llama

Local Llama heeft een modulair ontwerp dat past bij jouw behoeften. Je kunt klein beginnen en opschalen naarmate je organisatie groeit. Met deze architectuur draai je AI-modellen lokaal, zodat je SharePoint-gegevens nooit uit je handen komen. Deze opzet verkleint het risico dat gevoelige informatie aan diensten van derden wordt blootgesteld.

Local Llama gebruikt een RAG-toepassing om nauwkeurigheid en beveiliging te verbeteren. De RAG-toepassing haalt in realtime privégegevens op uit je beveiligde kennisbank. Die slaat gevoelige informatie niet op in het geheugen van het model. Deze methode houdt je beveiligingsgrenzen sterk en voorkomt ongeautoriseerde toegang.

Je profiteert van een RAG-toepassing die AI-antwoorden baseert op je eigen documenten. De RAG-toepassing helpt je betrouwbare antwoorden te krijgen op basis van je interne bestanden. Je voorkomt AI-hallucinaties en houdt je gegevens veilig.

Let op: de RAG-toepassing van Local Llama ondersteunt gegevensbeveiliging en compliance. Je kunt je AI met een gerust hart SharePoint-bestanden laten verwerken zonder risico op lekken.

AI-datalekken: risico's en preventie

Veelvoorkomende lekscenario's in SharePoint en AI

Met AI in SharePoint loop je echte risico's. Veel organisaties hebben al AI-datalekken gezien omdat agents toegang krijgen tot bestanden zonder goede controles. Soms worden machtigingen overgeërfd uit eerdere projecten of gedelegeerde rollen. Je merkt die lekken mogelijk pas op wanneer gevoelige informatie op onverwachte plekken verschijnt.

Je moet deze risico's begrijpen om datalekken te voorkomen. Als je geen strikte machtigingen instelt, kunnen AI-agents bestanden openen die privé moeten blijven.

Kwetsbaarheden van cloud-AI

Cloud-AI-platforms brengen nieuwe kwetsbaarheden met zich mee. Je moet letten op de manieren waarop AI-agents toegang kunnen krijgen tot vertrouwelijke SharePoint-bestanden. Hier zijn enkele veelvoorkomende problemen:

• AI-agents erven machtigingen van gebruikers, wat leidt tot onbedoelde toegang tot gevoelige gegevens.
• In tegenstelling tot mensen beperken AI-agents hun toegang niet zelf, waardoor vertrouwelijke informatie kan worden blootgesteld.
• Een AI-agent kan HR-rapporten openen door overgeërfde machtigingen, wat leidt tot blootstelling van gevoelige gegevens.

Je moet machtigingen regelmatig controleren. AI-agents volgen niet altijd dezelfde logica als mensen. Dat verschil kan AI-datalekken veroorzaken als je toegang niet nauwlettend monitort.

Microsoft 365 en Data Loss Prevention

Microsoft Purview Data Loss Prevention (DLP) helpt je SharePoint-bestanden tegen lekken te beschermen. Je kunt DLP-functies gebruiken om ongeautoriseerde toegang te blokkeren en gevoelige inhoud te monitoren.

Combineer DLP met sterke SharePoint-machtigingen. Auditrapporten en toegangscontroles helpen je bij te houden wie bestanden bekijkt of deelt. Zo voorkom je lekken voordat ze grote incidenten worden. Regelmatige reviews en monitoring houden je organisatie veilig.

Tip: stel auditlogs in en bekijk ze regelmatig. Zo zie je ongebruikelijke activiteit en voorkom je datalekken voordat ze zich voordoen.

Vereisten voor de implementatie van Local Llama

Voordat je Local Llama op je SharePoint-bestanden implementeert, moet je controleren of je omgeving aan bepaalde vereisten voldoet. Deze voorbereiding helpt je je lokale llm soepel te draaien en je gevoelige gegevens veilig te houden.

Hardware- en softwarebehoeften

Stem je hardware af op de grootte van het AI-model dat je wilt gebruiken.

Je hebt ook een recent besturingssysteem nodig, zoals Windows Server 2019 of Ubuntu 22.04. Zorg dat je genoeg schijfruimte hebt voor je SharePoint-bestanden en AI-modellen. Installeer de nieuwste drivers voor je GPU voor de beste prestaties.

SharePoint voorbereiden op integratie

Je moet SharePoint zo instellen dat Local Llama veilig toegang heeft tot je bestanden. Volg deze stappen:

1. Kloon de repository met het commando:
   git clone https://github.com/pathwaycom/llm-app.git
2. Ga naar de projectmap:
   cd llm-app/templates/question_answering_rag
3. Maak een configuratiebestand voor omgevingsvariabelen. Voeg je OpenAI API-sleutel toe:
   OPENAI_API_KEY=sk-*******
4. Bewerk het bestand app.yaml. Vervang de standaard lokale bron door een SharePoint-integratie. Voeg de vereiste parameters toe: url, tenant, client_id, cert_path en thumbprint.

Controleer je SharePoint-machtigingen voordat je verbinding maakt. Sta alleen toegang toe tot de mappen en bestanden die je wilt dat de AI gebruikt. Deze stap helpt je om per ongeluk blootstellen van vertrouwelijke informatie te voorkomen.

Een beveiligde omgeving inrichten

Je moet je implementatie beschermen tegen ongeautoriseerde toegang. Gebruik deze best practices:

• Gebruik een speciale computer voor AI-verwerking.
• Koppel het systeem los van internet om externe dreigingen te blokkeren.
• Breng bestanden over met USB-sticks of andere verwijderbare media.
• Beperk de fysieke toegang tot de hardware.
• Richt een geïsoleerde netwerknamespace in voor AI-processen.
• Wis gevoelige gegevens met tools voor veilig verwijderen.
• Voer niet-vertrouwde modellen uit in een sandbox-omgeving.

Deze stappen helpen je om je lokale llm-implementatie veilig te houden. Je verkleint het risico op lekken en houdt je organisatie in controle over haar informatie.

Tip: Controleer je beveiligingsinstellingen regelmatig. Regelmatige controles helpen je problemen op tijd te signaleren, voordat ze je gegevens raken.

Local Llama implementeren op SharePoint

Local Llama installeren en configureren

Downloaden en instellen

Je kunt beginnen met het downloaden van de Local Llama-repository van GitHub. Open de opdrachtprompt en voer de volgende opdracht uit:

git clone https://github.com/pathwaycom/llm-app.git

Ga naar de projectmap en volg de installatie-instructies in de documentatie. Tijdens de installatie kun je een aantal veelvoorkomende buildfouten tegenkomen. Je ziet bijvoorbeeld fouten met betrekking tot std::chrono, zoals 'system_clock' of 'now' die niet worden herkend. Deze fouten ontstaan vaak wanneer de llama.cpp-submodule verouderd is. Om dit op te lossen, werk je de submodule bij voordat je gaat bouwen. Gebruik voor het installatieproces altijd de opdrachtprompt in plaats van PowerShell. Dit voorkomt compatibiliteitsproblemen.

Tip: Werk bij buildfouten je submodules bij en controleer dubbel of je de opdrachtprompt gebruikt.

Toewijzing van systeemresources

Je moet je hardwareresources afstemmen op de grootte van het model dat je wilt gebruiken. Controleer je GPU en VRAM voordat je begint. Voor kleinere modellen is een moderne GPU met 6GB VRAM voldoende. Grotere modellen vragen om krachtigere GPU's en extra geheugen. Zorg dat je systeem voldoende schijfruimte heeft voor zowel het model als je SharePoint-bestanden. Werk je GPU-stuurprogramma's bij voor de best mogelijke prestaties. Als je wilt opschalen, overweeg dan dedicated hardware voor elk onderdeel van je implementatie.

Verbinding maken met SharePoint

Veilige authenticatie

Het verbinden van Local Llama met SharePoint vereist veilige authenticatie. Je kunt uit verschillende methoden kiezen, elk met eigen sterke en zwakke punten.

Kies de methode die past bij de behoeften van je organisatie. Voor de meeste enterprise-implementaties biedt de Llamaindex Loader de beste balans tussen beveiliging en schaalbaarheid. Hij draait in Python en vereist geen interactieve aanmelding, wat helpt om je inloggegevens te beschermen.

Let op: sla inloggegevens nooit als platte tekst op in je configuratiebestanden. Gebruik omgevingsvariabelen of beveiligde kluizen om je geheimen veilig te houden.

Inhoud indexeren

Je moet je SharePoint-inhoud indexeren, zodat Local Llama efficiënt kan zoeken en informatie kan ophalen. Volg deze stappen voor het beste resultaat:

1. Gebruik Python-scripts om SharePoint-bestanden te downloaden en tekst te extraheren. Zo krijg je lokaal toegang tot je documenten.
2. Splits je documenten op in stukken, vectoriseer ze en indexeer ze met FAISS. Sla de embeddings op in een lokale database.
3. Doorzoek de vectorindex om de meest relevante documentfragmenten te vinden wanneer je een query uitvoert.
4. Stel prompts samen die de opgehaalde context gebruiken. Dit helpt het taalmodel nauwkeurige antwoorden te geven.
5. Draai het generatieve model lokaal zodat alle verwerking binnen je beveiligde omgeving blijft.

Deze werkwijze zorgt ervoor dat je eigen data onder jouw controle blijft. Je kunt je indexeringsproces meeschalen met de groei van je documentbibliotheek.

Queries uitvoeren en gegevens ophalen

Zodra je de installatie en indexering hebt afgerond, kun je vragen stellen over je SharePoint-bestanden. Typ je vraag in de interface van Local Llama. Het systeem doorzoekt de geïndexeerde inhoud, haalt de meest relevante fragmenten op en gebruikt die om een onderbouwd antwoord te genereren. Je krijgt antwoorden op basis van je interne documenten, niet op basis van generieke internetgegevens.

Je kunt dit proces automatiseren voor veelvoorkomende werkstromen. Je kunt bijvoorbeeld geplande query's instellen om de naleving in de gaten te houden of recente updates samen te vatten. Bekijk je querylogboeken regelmatig om ongebruikelijke activiteit op te sporen en je prompts te verbeteren.

Tip: Een lokale llm op je SharePoint-bestanden draaien levert snelle, privé en accurate antwoorden op. Gevoelige informatie blijft binnen je organisatie en je verkleint het risico op datalekken.

Gevoelige en pii-gegevens beschermen

Netwerkisolatie en firewalls

Je moet je Local Llama-implementatie beschermen tegen externe dreigingen. Netwerkisolatie is hiervoor een sterke aanpak. Plaats je AI-systeem in een apart netwerksegment. Zo voorkom je dat apparaten van buitenaf bij je gevoelige gegevens kunnen. Met firewalls bepaal je welke services Local Llama mag gebruiken. Je kunt bijvoorbeeld onnodige poorten blokkeren met tools als iptables of firewall-cmd. Hier zijn enkele commando's die je kunt gebruiken:

• Gebruik iptables om een poort te blokkeren:
  sudo iptables -A INPUT -p tcp --dport 11434 -j DROP
• Gebruik firewall-cmd om verkeer te weigeren:
  sudo firewall-cmd --permanent --add-rich-rule='rule family="ipv4" port port="11434" protocol="tcp" reject'
sudo firewall-cmd --reload

Sta alleen het verkeer toe dat je AI-systeem nodig heeft. Zo verklein je de kans dat aanvallers bij je bestanden kunnen. Je kunt ook netwerkmonitoringtools gebruiken om ongebruikelijke activiteit te signaleren.

Tip: Isoleer je AI-systeem waar mogelijk van internet. Zo help je pii-gegevens veilig te houden.

Toegangsbeheer en machtigingen

Je moet strikte toegangsregels instellen om je SharePoint-bestanden te beschermen. Wijs rollen toe zodat alleen vertrouwde gebruikers gevoelige gegevens kunnen zien. Gebruik multifactorauthenticatie voor alle accounts. Controleer machtigingen regelmatig en verwijder toegang wanneer mensen van functie wisselen of vertrekken. Registreer elke toegang tot je bestanden. Controleer deze logboeken op tekenen van ongeautoriseerde activiteit.

Op rollen gebaseerd toegangsbeheer (RBAC) helpt je te beperken wie pii-gegevens kan zien of gebruiken. Daarnaast moet je sterke wachtwoorden afdwingen en wachtwoorden regelmatig laten wijzigen. Met deze stappen wordt het voor aanvallers moeilijker om bij je bestanden te komen.

Let op: Controleer gebruikersrollen en machtigingen altijd na grote projecten of wijzigingen in teams.

Maskeren en versleutelen

Je moet pii-gegevens maskeren en versleutelen om ze veilig te houden. Maskeren verbergt delen van gevoelige gegevens, zodat alleen geautoriseerde gebruikers de volledige details zien. Je kunt bijvoorbeeld delen van een burgerservicenummer vervangen door sterretjes. Versleuteling maakt gegevens onleesbaar, tenzij iemand de juiste sleutel heeft.

Gebruik altijd versleutelde methoden om gevoelige gegevens te verzenden en op te slaan. Verstuur pii-gegevens nooit via onbeveiligde kanalen zoals e-mail. Gebruik de ingebouwde beveiligingsfuncties van SharePoint om te bepalen wie bestanden kan openen.

Tip: Vernieuw je versleutelingssleutels regelmatig en controleer je maskeringsregels om je bescherming sterk te houden.

Regelmatige audits en monitoring

Je moet je Local Llama-implementatie regelmatig controleren en monitoren om je SharePoint-gegevens veilig te houden. Auditing helpt je bij te zien wie wanneer toegang heeft gehad tot gevoelige bestanden. Monitoring laat je ongebruikelijke activiteit signaleren voordat het een probleem wordt. Deze stappen vormen de ruggengraat van een sterk beveiligingsprogramma.

Begin met het instellen van een auditingbeleid dat aansluit bij de behoeften van je organisatie. Je kunt duizenden gebeurtenissen over tientallen services loggen. Stem de logging af op de meest gevoelige gegevens en kritieke acties. Je kunt bijvoorbeeld bijhouden wanneer iemand vertrouwelijke HR-documenten of financiële administraties opvraagt.

Monitoringtools helpen je die logs te analyseren. Ze zoeken naar patronen en markeren alles wat er niet thuishoort. Als iemand op ongebruikelijke tijdstippen of vanaf een onbekende locatie bestanden probeert te openen, kan het systeem je meteen waarschuwen. Die vroege waarschuwing geeft je de tijd om te reageren voordat een klein probleem uitgroeit tot een grote datalek.

Je kunt je auditlogs ook koppelen aan geavanceerde analysetools. Veel organisaties gebruiken hiervoor Security Information and Event Management (SIEM)-systemen. Met API's kun je eenvoudig logs van Local Llama en SharePoint naar je SIEM sturen. Met deze integratie kun je gegevens uit verschillende bronnen met elkaar correleren en complexe dreigingen opsporen die je met eenvoudige controles zou missen.

Tip: Bekijk je auditlogs regelmatig volgens een vast schema. Stel waarschuwingen in voor acties met een hoog risico, zoals toegang tot persoonsgegevens (PII) of wijzigingen in machtigingen.

Voer daarnaast periodiek een review uit van je monitoringopzet. Controleer of je waarschuwingen werken zoals bedoeld. Test je responsplan, zodat je team weet wat te doen als er iets misgaat. Regelmatige audits en monitoring helpen je problemen vroeg te signaleren en laten toezichthouders zien dat je gegevensbescherming serieus neemt.

Door audits en monitoring een vast onderdeel te maken van je Local Llama-implementatie, bouw je een sterke verdediging tegen datalekken. Je houdt je SharePoint-bestanden veilig en behoudt het vertrouwen van je klanten en partners.

Integratietips en probleemoplossing

Workflowautomatisering

Je bespaart tijd door je Local Llama-workflows te automatiseren. Automatisering zorgt dat taken draaien zonder handmatige stappen. Je kunt bijvoorbeeld het regelmatig indexeren van nieuwe SharePoint-bestanden inplannen. Gebruik tools zoals Windows Taakplanner of cron-taken op Linux om scripts op vaste tijden uit te voeren. Zo blijft je AI up-to-date met de nieuwste documenten.

Je kunt ook het genereren van rapportages automatiseren. Stel scripts in die samenvattingen of compliancecontroles naar je e-mail sturen. Als je Microsoft Power Automate gebruikt, kun je acties starten wanneer bestanden in SharePoint wijzigen. Zo koppel je Local Llama aan andere bedrijfstools. Automatisering vermindert fouten en maakt je AI-systeem betrouwbaarder.

Tip: Begin met eenvoudige automatisering. Voeg stappen toe naarmate je ziet wat voor je team het beste werkt.

Prestatie-optimalisatie

Je wilt snelle en accurate antwoorden van Local Llama, ook bij grote SharePoint-datasets. Je kunt je systeem afstemmen op betere snelheid en efficiëntie. Begin met het controleren van je hardware. Gebruik sneller RAM-geheugen, zoals DDR5, en schakel XMP- of DOCP-profielen in je BIOS in. Zet dual-channel of quad-channel geheugen op voor een hogere bandbreedte.

Werk je GPU-stuurprogramma's bij naar de nieuwste versie. Als je systeem PCIe Gen4 of Gen5 ondersteunt, schakel dit dan in voor snellere gegevensoverdracht. Houd de temperatuur van je GPU in de gaten om vertragingen door oververhitting te voorkomen.

Je kunt ook aanpassen hoe Local Llama context verwerkt. Gebruik sliding window attention voor lange documenten. Dit helpt het model zich te richten op de juiste delen van je data. Prompt caching versnelt herhaalde query's. Voor apps die snelle antwoorden nodig hebben, kun je speculative decoding proberen.

Batching verhoogt de doorvoer. Voer het volgende commando uit om vier verzoeken tegelijk te verwerken en grotere batches te draaien:

./llama-server -m model.gguf --parallel 4 --batch-size 2048

Let op: Test elke wijziging om te zien hoe deze je systeem beïnvloedt. Kleine aanpassingen kunnen een groot verschil maken.

Veelvoorkomende problemen en oplossingen

Bij het draaien van Local Llama met SharePoint kun je op een aantal veelvoorkomende problemen stuiten. Hieronder vind je er een paar, met de oplossing erbij:

• Authenticatiefouten: Controleer je inloggegevens en zorg dat je omgevingsvariabelen gebruikt, geen platte tekst.
• Trage indexering: Upgrade je hardware of splits grote documentbibliotheken op in kleinere sets.
• Toegang geweigerd: Controleer de machtigingen in SharePoint en bevestig dat je serviceaccount de juiste toegang heeft.
• Fouten bij het laden van modellen: Zorg dat je GPU genoeg VRAM heeft voor de modelgrootte. Werk indien nodig je stuurprogramma's bij.
• Netwerkfouten: Controleer je firewallregels en de instellingen voor netwerkisolatie.

Zie je foutmeldingen, lees dan de logboeken voor details. De meeste problemen hebben een duidelijke oplossing. Houd je software en stuurprogramma's up-to-date. Regelmatige controles helpen je problemen op tijd te signaleren.

Tip: Documenteer elke oplossing die je vindt. Zo kan je team problemen in de toekomst sneller oplossen.

Overstappen van kwetsbare cloudeindpunten naar lokale AI-verwerking is niet langer alleen een technische luxe, maar een zakelijke noodzaak voor iedereen die gereguleerde gegevens verwerkt. Door te kiezen voor zelf gehoste architecturen zoals Local Llama bescherm je je intellectuele eigendom, voldoe je aan strikte compliance-eisen en behoud je volledige controle over de digitale assets van je organisatie. Om deze discussie af te ronden en meer te horen over de architectuurkeuzes die er in echte Microsoft-omgevingen toe doen, bekijk je zeker onze gerelateerde podcastaflevering over How to Run Local Llama on SharePoint Files Securely.

Veelgestelde vragen

Hoe houdt Local Llama mijn SharePoint-gegevens privé?

Local Llama draait binnen je organisatie. Je bestanden verlaten nooit je netwerk. Jij bepaalt de toegang en de opslag. Zo blijven je gevoelige gegevens veilig tegen externe dreigingen.

Kan ik Local Llama gebruiken zonder een krachtige GPU?

Ja, je kunt kleinere modellen gebruiken op moderne CPU's of GPU's van instapniveau. Voor grote modellen heb je meer VRAM nodig. Begin klein en schaal op naarmate je behoeften groeien.

Wat gebeurt er als ik mijn SharePoint-verbinding verlies?

Local Llama krijgt pas weer toegang tot nieuwe bestanden nadat je de verbinding hebt hersteld. Je geïndexeerde gegevens blijven veilig. Je kunt opnieuw verbinding maken en je index bijwerken wanneer je daar klaar voor bent.

Ondersteunt Local Llama naleving van regelgeving zoals de AVG (GDPR)?

Ja. Alle gegevensverwerking blijft lokaal. Zo voldoe je makkelijker aan de AVG (GDPR), HIPAA en andere privacyregels. Jij bepaalt hoe en waar je gegevens worden verplaatst.

Hoe werk ik Local Llama bij naar de nieuwste versie?

Voer git pull uit in je projectmap.
Volg de updatestappen in de documentatie.
Maak altijd een back-up van je configuratie voordat je bijwerkt.

Kan ik documentindexering automatiseren met Local Llama?

Je kunt indexeringstaken plannen met tools zoals cron of Taakplanner. Zo blijft je AI up-to-date met nieuwe SharePoint-bestanden.

Wat moet ik doen als ik een authenticatiefout zie?

Controleer je referenties en omgevingsvariabelen. Zorg dat je serviceaccount de juiste machtigingen heeft. Bekijk de logboeken voor meer details.

Is het mogelijk om Local Llama met andere documentbronnen te gebruiken?

Ja! Je kunt Local Llama verbinden met andere bronnen zoals bestandsshares of clouddrives. Pas je configuratie aan om nieuwe gegevenslocaties toe te voegen.

🎧 Luister naar deze aflevering

Wil je een praktische uitleg over How to Run Local Llama on SharePoint Files Securely? Deze aflevering behandelt het onderwerp in duidelijke taal en laat zien waarom het belangrijk is voor Microsoft 365, Azure, Power Platform, security, AI en modern werken.

Luister naar deze aflevering als je wilt:

• de kernconcepten achter How to Run Local Llama on SharePoint Files Securely begrijpen
• zien hoe het past in het bredere Microsoft-technologie-ecosysteem
• leren waar het praktische waarde kan opleveren voor je organisatie

Misschien vind je deze gerelateerde M365 FM-afleveringen ook leuk:

• Zorg dat SharePoint-zoekresultaten eerst de juiste bestanden tonen
• Azure NetApp Files - Simply Explained
• Azure Files - Simply Explained
• Multi-agent-AI met Microsoft Copilot en SharePoint – Reshmee Auckloo [MVP]
• AI-aangedreven SharePoint-intranets: voorbij statisch ontwerp

Ontdek meer praktische Microsoft-gesprekken op M365 FM.

Laatst nagekeken: juli 2026.

Voor wie is deze aflevering?

Deze aflevering is bedoeld voor Microsoft-beheerders, architecten, ontwikkelaars, securityprofessionals en business leaders die een praktische basis nodig hebben voordat ze beslissingen nemen over implementatie, beheer of governance.

🎧 Luister ook eens naar

• Microsoft Teams — Een sterk verwante volgende stap om dit onderwerp verder uit te breiden.
• SharePoint Premium — Een sterk verwante volgende stap om dit onderwerp verder uit te breiden.
• OneDrive Sync — Een sterk verwante volgende stap om dit onderwerp verder uit te breiden.