Ik maak een aangepaste ai chatbot die is getraind op jouw documenten met rag

Generieke AI-chatbots geven generieke antwoorden. Als je een chatbot wilt die echt JOUW bedrijf, documenten, productinformatie, FAQ’s, interne kennis kent, heb je Retrieval-Augmented Generation (RAG) nodig, niet zomaar een ChatGPT-wrapper.

Ik bouw op maat gemaakte AI-chatbots die getraind zijn op jouw eigen documenten en data, zodat elk antwoord gebaseerd is op echte informatie die jij aanlevert, niet verzonnen, niet generiek.

Wat ik maak:

Een chatbot die jouw PDFs, documenten, FAQ’s of website-inhoud leest en begrijpt

Nauwkeurige, contextbewuste antwoorden direct uit JOUW data

Netjes geïntegreerd in een website-widget, Slack of een standalone interface

Gebouwd met LangChain, vector databases en OpenAI/Claude APIs

Waarom RAG in plaats van een simpele chatbot? Een simpele AI-chatbot raadt. Een RAG-gebaseerde chatbot haalt de relevante informatie uit jouw documenten voordat hij antwoord geeft, waardoor er minder foutieve antwoorden en hallucinerende feiten zijn.

Mijn proces: jij deelt je documenten, ik bouw de retrieval pipeline, koppel het aan een LLM, test op nauwkeurigheid en lever het werkend op met documentatie.

Ik heb praktische ervaring in het bouwen van RAG-pipelines en AI-agenten als Backend AI Engineering stagiair, en ik heb meerdere RAG-systemen gebouwd.