Ik maak een ai document chatbot met rag en vector databases

Transformeer je documenten in een slim Q&A-systeem dat vragen direct beantwoordt met nauwkeurige, bronvermelde antwoorden.

Ik bouw een aangepaste document chatbot met RAG-technologie die PDFs, Word-bestanden en andere bestanden verwerkt om precieze antwoorden te geven op vragen van gebruikers.

WAT JE KRIJGT:

- RAG-gestuurd document Q&A-systeem

- Uploaden en verwerken van meerdere documenttypes

- Vector database voor semantisch zoeken

- Bronvermeldingen in elk antwoord

- Beheerdersdashboard voor documentbeheer

- REST API voor integratie

PERFECT VOOR:

- Juridische documentanalyse

- Medische onderzoeksdatabanken

- Bedrijfskennisbanken

- Educatief materiaal Q&A

- Technische documentatie zoeken

- HR-beleidsassistenten

BELANGRIJKE FUNCTIES:

- Nauwkeurige antwoorden met bronvermeldingen

- Omgaan met honderden tot honderdduizenden documenten

- Reactietijden onder 2 seconden

- Meerdere documenten doorzoeken

- Metadata filtering

- Gebruikersanalyse

TECH STACK:

Python, LangChain, OpenAI Embeddings, Pinecone/Weaviate, FastAPI, React, PostgreSQL

HOE HET WERKT:

1. Jij levert voorbeeld documenten en wensen

2. Ik ontwerp de systeemarchitectuur

3. Jij test en geeft feedback

4. Definitieve oplevering met deployment

INBEGREPEN:

- Documentverwerkingsproces