Data Panda zet je bedrijfsdata in één warehouse en laat Gemini ze lezen. Gemini 3 Pro beantwoordt vragen over een miljoen tokens aan je eigen documenten in één keer, leest PDF's, slides en screenshots rechtstreeks, en stuurt agent-workflows die teruggrijpen naar de systemen waar het werk effectief gebeurt.
Gemini is de LLM-familie van Google DeepMind, het AI-onderzoekslab dat in april 2023 ontstond uit de fusie van DeepMind en Google Brain. De eerste generatie (Gemini 1.0) werd aangekondigd in december 2023 als het antwoord van Google op GPT-4, met multimodaliteit vanaf het begin in het model gebouwd in plaats van er later als apart vision-model bijgeplakt. Gemini 1.5 Pro luidde in februari 2024 het tijdperk van lange context in met een venster van 1M tokens, en sindsdien volgt de lijn ongeveer een ritme van twee releases per jaar: Gemini 2.0 Flash eind 2024, Gemini 2.5 Pro in maart 2025, en de Gemini 3-reeks met Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash en Gemini 3 Flash-Lite als huidige generatie.
Twee zaken zetten Gemini apart in de LLM-markt. Het contextvenster is echt lang: Gemini 3 Pro houdt de capaciteit van 1M tokens vast, en dat is genoeg om een volledige codebase, honderden pagina's contracten of uren video-transcript in één prompt te steken. En de multimodaliteit is native: tekst, beelden, audio, video, code en PDF's gaan door hetzelfde model in plaats van door een vision-tower die op een tekstmodel werd geplakt. De toegang splitst zich volgens publiek: Google AI Studio (aistudio.google.com) is het oppervlak voor consumenten en developers om te prototypen, de Gemini API is de directe programmatische interface, en Vertex AI op Google Cloud is de enterprise-route met grounding op Google Search of Vertex AI Search, function calling, context caching, VPC-controles en data-residentie per regio.
Gemini-verbruik en retrieval-prestaties per workflow, naast de warehouse-inhoud die het model leest.
Stuur beslissingen van Gemini 3 Pro en Gemini 2.5 Flash rechtstreeks naar de systemen waar het werk gebeurt.
Gemini leest wat in het warehouse staat, met grounding-controles die elk antwoord aan een citeerbare bronrij vasthangen.
Interne tools die op warehouse-data zitten en Gemini enkel inroepen voor het taal- en beeldwerk.
Een lijst van concrete rapporten, automatisaties en AI-toepassingen die we op Google Gemini-data hebben gebouwd. Kies er een die bij je situatie past.
Antwoordt Gemini effectief vanuit ons warehouse, of vanuit zijn eigen trainingsdata?
Grounding-hitratio per query-template, uitgezet tegenover de warehouse-tabel waaruit het antwoord had moeten komen. Brengt de queries naar boven waar Gemini de opgehaalde context negeert en met overtuiging een antwoord uit zijn eigen gewichten geeft, en dat is precies het moment waarop een RAG-pipeline een prijslijst begint te citeren die niet bestaat of een clausule die nooit in het contract stond.
Welke workflows verbruiken het meeste op Gemini, en levert die kost antwoorden op die mensen gebruiken?
Tokenspend per Gemini-model en endpoint gekoppeld aan de interne workflow die de call uitlokte en aan de gebruikersfeedback op het antwoord. Toont de documentverwerkingsworkflow die het grootste deel van het Gemini 3 Pro-budget opmaakt terwijl de helft van de output handmatig gecorrigeerd wordt, naast de briefing-workflow die minder kost en op de meeste calls aanvaard wordt zoals ze is.
Krijgen we effectief de cache-korting op long context?
Context-cache-hergebruik per template, op een dagcurve. Vangt de system prompt die na een release stilletjes voorbij het cache-eligible venster dreef, of de template waarvan de preamble tussen calls met een paar tokens verschuift zodat de cache elke keer mist. Allebei dingen die de input-kost op een Gemini-call van 1M tokens verdubbelen zonder dat het antwoord verandert.
Tokenspend per Gemini-model, per workflow en per business unit, gekoppeld aan het meetbare resultaat van die workflow. De AI-lijn op het budget verschuift van één Google Cloud-factuur naar een getal dat naast de verwerkte documenten en geleverde briefings staat.
Klantbriefing-assistent bovenop CRM-, support- en contracthistoriek, zodat de account manager met één pagina samenvatting de meeting binnenstapt in plaats van met drie browser-tabs. Gemini leest de gespreksopnames en de contract-PDF in dezelfde prompt, en de account manager vertrekt vanuit een ontwerp in plaats van een wit blad.
Gemini-verbruik, grounding-hitratio en antwoord-feedback per workflow op één scherm, dagelijks ververst. De RAG-pipeline wordt gevolgd als een curve, niet pas opgemerkt de ochtend dat iemand een screenshot van een fout antwoord doorstuurt.
Je houdt de rapporteringstool die je al hebt. Wij koppelen hem aan het warehouse waar je Google Gemini-data staat.
OAuth-authenticatie. Standaard read-only. Wij tekenen een DPA en je admin houdt de sleutels.
Data stroomt naar je warehouse op het schema dat jij kiest. Bijna real-time of 's nachts, aan jou. Jij bent eigenaar.
We bouwen het eerste dashboard, de eerste workflow of AI-toepassing samen met jou, en geven de sleutels over. Of we blijven erbij voor doorlopende levering.
Wij zetten de basis op. Jouw team bouwt erop verder.
Beste match Teams die al een BI-analist of data engineer in huis hebben en zelf willen bouwen.
Wij bouwen het geheel, van A tot Z.
Beste match Teams zonder BI- of dev-capaciteit in huis. Jij zegt wat je nodig hebt en wij leveren het.
Jij. Ze komt in jouw warehouse terecht, op jouw cloud-account. Wij verkopen ze niet door en aggregeren ze niet. Stop je met ons, dan blijft het warehouse van jou en blijft het draaien.
Bijna real-time voor de meeste operationele systemen. Voor zwaardere bronnen plannen we per uur of per nacht. Je kiest op basis van wat de rapporten nodig hebben.
Nee. Heb je er geen, dan helpen we je er een kiezen en zetten we het op als deel van de eerste levering. Gangbare startpunten zijn Snowflake, Microsoft Fabric of een kleine Postgres-start.
Gemini 3 Pro is het huidige vlaggenschip voor chat, agents en long-context RAG, met een contextvenster van 1M tokens en native multimodaliteit over tekst, beelden, audio, video en code. Gemini 3 Flash en Gemini 3 Flash-Lite dekken de goedkopere en snellere tiers wanneer het volledige Pro-model te zwaar is. Gemini 2.5 Pro en Gemini 2.5 Flash blijven algemeen beschikbaar voor workloads die er al tegen gevalideerd zijn. Embedding-modellen uit de Gemini API kunnen ingezet worden om de vectorindex op te bouwen die de retrieval voor de chat-call voedt.
De Gemini API op ai.google.dev is de directe programmatische interface, gekoppeld aan Google AI Studio om in de browser te prototypen. Facturatie loopt op een Google-account en de workload zit buiten de IAM en networking van Google Cloud. Vertex AI op Google Cloud biedt dezelfde Gemini-modellen aan binnen een GCP-project, met grounding op Google Search of Vertex AI Search, function calling, context caching, IAM-rechten, VPC Service Controls en data-residentie per regio. Enterprise-workloads met gereguleerde data, audit-vereisten of een bestaande GCP-footprint komen meestal op Vertex AI uit; consumenten-apps en prototypes starten doorgaans op de directe API.
Twee zaken tegelijk. Ten eerste past een volledige codebase, een complete contractenbundel of uren video-transcript in één prompt, zodat het model niet moet vertrekken van een gechunkte en samengevatte versie van dezelfde inhoud. Ten tweede is de multimodaliteit native: een gescande PDF, een screenshot van een dashboard en een slidedeck gaan door hetzelfde model als de warehouse-rijen in dezelfde prompt, zonder aparte OCR- of vision-stap. De combinatie van die twee is wat multimodale documentworkflows en codebase-brede Q&A werkbaar maakt, maar enkel als het warehouse de juiste miljoen tokens effectief naar boven kan halen op het moment van retrieval.
We bekijken je Google Gemini-opzet en de systemen eromheen. Samen kiezen we wat we als eerste bouwen.