Ik bouw een ai-gestuurd rag-systeem met semantische zoekfunctie

Wil je dat je app informatie op een slimme manier begrijpt en ophaalt in plaats van te vertrouwen op eenvoudige zoekwoorden? Ik bouw Retrieval-Augmented Generation (RAG) systemen die GPT-modellen combineren met vector search, dezelfde aanpak die ik gebruikte om een AI-gestuurd skill-matching platform te bouwen, waar gebruikersprofielen en projectvereisten semantisch worden gematcht met behulp van embeddings en cosine similarity.

Wat ik bied:

• RAG pipeline ontwerp document/data-inname, chunking, embedding generatie en retrieval
• Integratie van vector database (PGVector) voor snelle, nauwkeurige semantische zoekopdrachten
• GPT-gestuurde extractie en begrip die ongestructureerde tekst omzet in gestructureerde, bruikbare output (ik heb dit al ingezet voor documentverwerking in de praktijk)
• REST API's zodat je RAG-systeem naadloos integreert in je bestaande app
• Heldere uitleg over model/embedding keuzes zodat het systeem kostenefficiënt en nauwkeurig blijft, niet zomaar 'aangestuurd'

Of je nu een document Q&A-systeem, een aanbevelingsengine of semantische zoekfunctie over je eigen data nodig hebt, ik bepaal de scope van de pipeline duidelijk voordat ik begin.

Stuur me een bericht met je use case en ik bevestig de beste aanpak.