Ik bouw een rag chatbot of llm app met langchain en fastapi

Jouw data is vastgelegd in PDFs, databases en documenten die jouw LLM niet kan zien. Laten we dat oplossen.

Een RAG-applicatie vanaf nul opbouwen is voor 80% loodgieterswerk en voor 20% echte intelligentie. Foute chunking strategie, gebroken retrieval, hallucinaties in antwoorden. Als je een systeem wilt dat daadwerkelijk de juiste context ophaalt en nauwkeurige antwoorden genereert, moet de architectuur vanaf het begin goed zijn.

Wat je krijgt:

• RAG pipeline gebouwd met LangChain, verbonden met jouw data bronnen
• Vector store setup met FAISS of ChromaDB, afhankelijk van jouw use case
• FastAPI backend met nette REST endpoints die jouw frontend kan aanroepen
• Prompt engineering afgestemd op jouw specifieke domein
• Chunking en embedding strategie geoptimaliseerd voor retrieval nauwkeurigheid
• Bronvermelding in antwoorden zodat gebruikers weten waar de antwoorden vandaan komen
• Volledige code, gedocumenteerd en klaar om uit te breiden

Hoe het werkt:

Jij deelt je data bronnen (PDF's, URLs, databases, tekstbestanden) en beschrijft wat jouw gebruikers moeten kunnen vragen. Ik ontwerp de retrieval en generation pipeline rondom jouw documenten. Je krijgt werkende code, geen demo notebook.

Dit is voor jou als:

• Je interne documenten, handleidingen of kennisbanken hebt waar gebruikers vragen over moeten kunnen stellen
• Je een chatbot wilt die jouw eigen content gebruikt