Ik maak een aangepaste rag chatbot die is getraind op jouw documenten en data

Jouw PDFs (of voorbeeldset), wat gebruikers moeten kunnen vragen, en eventuele privacybeperkingen. Als de bot volledig in jouw omgeving moet draaien, geef dat dan vooraf aan.

Ja—bij gebruik van RAG kan ik antwoorden met citaties/snippets die verwijzen naar de relevante bronnen, zodat gebruikers het kunnen verifiëren.

Ja. Ik kan de service containeriseren (Docker) en implementatiehandleidingen bieden. Als je wilt dat ik het implementeer, geef dan de details van de doelomgeving door.

Ja. Als je de voorkeur geeft aan lokale inference, ontwerp ik de pipeline voor een lokaal model (onder voorbehoud van jouw hardwarebeperkingen).

Standaard PDFs; DOCX/Markdown/HTML kunnen worden toegevoegd. Als je ongewone formaten hebt, voeg dan eerst een voorbeeld toe voor validatie.

Door antwoorden te baseren op opgehaalde passages en regels voor antwoorden te handhaven (bijvoorbeeld ‘antwoord alleen uit context’). Geen enkel systeem kan gegarandeerd hallucinaties voorkomen, maar RAG verbetert de gegrondheid aanzienlijk.

Je veiligste optie is om ingestie en inference binnen je infrastructuur uit te voeren. Als er een API van een derde partij wordt gebruikt, stemmen we af welke data wordt verzonden en wat lokaal moet blijven.

Deze dienst kan een eenvoudige demo UI bevatten (bijvoorbeeld Streamlit) of alleen API-levering. Website-integratie is beschikbaar in hogere pakketten.