> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/nl/producttour-webapp/geopard-ai-assistent/nauwkeurigheid-en-evaluatie.md).

# Nauwkeurigheid en evaluatie

We meten de agronomische nauwkeurigheid van de assistent aan de hand van een benchmark met versies. We publiceren elke categoriescore, inclusief onderdelen die nog in ontwikkeling zijn.

### De benchmark

* 503 agronomische vragen op expertniveau, in CCA-stijl.
* Vijf categorieën: bodem en water, gewasmanagement, nutriëntenmanagement, plaagbeheer en IPM, specialisme precisielandbouw.
* Geversioneerd en opnieuw uitgevoerd bij releases. Huidige versie: v2, juli 2026.

### Huidige scores

| Categorie                    | Score |
| ---------------------------- | ----- |
| Specialisme precisielandbouw | 100%  |
| Bodem en water               | 95.8% |
| Gewasmanagement              | 93.8% |
| Nutriëntenmanagement         | 92.9% |
| Plaagbeheer en IPM           | 77.5% |

### Waarom de vragenlijst privé is

Openbare benchmarkvragen lekken in AI-trainingsdata. Zodra dat gebeurt, meten scores niet langer de capaciteit. De vragenlijst blijft privé, zodat toekomstige scores betekenisvol blijven. We publiceren op verzoek de methodologie, alle categoriescores en voorbeeldvragen.

### Validatie buiten de benchmark om

Benchmarkscores meten kennis. Elk gegenereerd plan wordt vóór aanmaak gevalideerd met een dry-run. De controles omvatten nutriëntenbalans en afvoercëfficiënten volgens aanbevelingen van de voorlichting. Ook worden kritieke niveaus uit bodemanalyse en opbouwconventies van uw laboratorium meegenomen. Daarnaast worden grenswaarden voor toedieningssnelheden, bufferafstanden en regels uit de kennisbank gecontroleerd. Als een controle faalt, wordt er geen kaart gegenereerd.

### Uw rol

De assistent ondersteunt professioneel oordeel. Hij vervangt geen gecertificeerde lokale agronoom. U beoordeelt en keurt elk voorschrift goed. Valideer aanbevelingen aan de hand van uw teeltplan, bodemanalyses, productetiketten en lokale regelgeving.

### Gerelateerd

* [Overzicht van de GeoPard AI-assistent](/geopard-tutorials/nl/producttour-webapp/geopard-ai-assistent.md)
* [FAQ over de AI-assistent](/geopard-tutorials/nl/producttour-webapp/geopard-ai-assistent/faq-over-de-ai-assistent-voor-precisielandbouw.md)


---

# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.

## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter, and the optional `goal` query parameter:

```
GET https://docs.geopard.tech/geopard-tutorials/nl/producttour-webapp/geopard-ai-assistent/nauwkeurigheid-en-evaluatie.md?ask=<question>&goal=<endgoal>
```

`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.

The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.