Ik bouw een rag chatbot voor je documenten of website

Ik kan werken met PDFs, DOCX-bestanden, TXT-bestanden, Markdown, webpagina's, FAQ's, SOP's, handleidingen, beleidsdocumenten en geselecteerde database- of API-inhoud. Deel een voorbeeld voordat je bestelt.

Ja. De chatbot kan het bronbestand, de pagina, sectie of opgehaalde passage tonen, afhankelijk van het dataformaat en het pakket.

Ja. Standaard en Premium kunnen een website-widget, een branded webinterface of API bevatten die jouw ontwikkelteam kan integreren.

Deze dienst gebruikt vooral Retrieval-Augmented Generation. Jouw documenten worden geïndexeerd en opgehaald wanneer een gebruiker een vraag stelt. Model fine-tuning is een aparte service en is meestal niet nodig voor documentvraag-antwoording.

Ja. Ik kan private-cloud of lokale Ollama-gebaseerde setups bouwen, mits de benodigde infrastructuur en modelmogelijkheden passen bij jouw use case. Private deployment moet vooraf besproken worden.

Ik kan werken met OpenAI, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek of Ollama. Ik adviseer een model op basis van nauwkeurigheid, privacy, latency en operationele kosten.

Ja. Broncode is inbegrepen bij alle pakketten. API-sleutels, hostingaccounts en kosten voor betaald gebruik van derden blijven de verantwoordelijkheid van de koper.

Ja. Standaard kan een basisupdateproces worden inbegrepen, terwijl Premium een workflow voor admin-documentupload en herindexering kan bevatten.

Geen enkel verantwoord RAG-systeem kan zero errors garanderen. Ik gebruik retrieval, citaties, prompt controls en evaluatie om unsupported antwoorden te verminderen en reacties makkelijker te verifiëren.

Ik heb jouw use case, doelgroep, voorbeeld documenten of website-URL, geschatte datavolume, benodigde integraties, privacyvereisten, voorkeur voor hosting en verwachte gedrag van de chatbot nodig.