Ik bouw een veilige rag chatbot voor je documenten met citaties met behulp van langchain

Stop dat je AI hallucineert. Begin met het krijgen van antwoorden die je kunt vertrouwen.

Je hebt geen nog een generiek "Chat met PDF" script nodig. Je hebt een Enterprise-Grade RAG (Retrieval-Augmented Generation) systeem dat je medewerkers daadwerkelijk kunnen gebruiken voor werk.

Ik ben een AI Engineer die gespecialiseerd is in Veilige interne zoekoplossingen. Ik bouw systemen waarmee je kunt chatten met je bedrijfsdata (PDF's, SQL, Notion, Sharepoint) zonder je geheimen naar het publieke web te sturen.

Waarom mijn RAG-systemen anders zijn:

• Zero Hallucinaties: Ik implementeer strikte "Grounding" prompts. Als het antwoord niet in je documenten staat, zegt de bot "Ik weet het niet" in plaats van te liegen.
• Broncitaten: Elk antwoord bevat een link naar de exacte pagina en paragraaf waar het vandaan komt (bijvoorbeeld [Bron: Employee Handbook, p. 12]).
• Data Privacy: Ik kan het op je private cloud implementeren (Azure OpenAI, AWS Bedrock) of gebruik maken van open-source lokale modellen (Llama 3, Mistral), zodat je data nooit je server verlaat.

Wat ik bouw: Een full-stack applicatie (Backend + Frontend) waarmee je documenten kunt uploaden en meteen kunt chatten.

Mijn Tech Stack:

• Orchestration: LangChain / LlamaIndex
• Vector DB: Pinecone / Qdrant / Weaviate / Chroma
• LLMs: GPT-4o, Claude 3.5, Gemini Pro (of Local Llama 3)