Ik integreer agentgerichte AI in jouw workflows

Integreer large language modellen (LLM's) in jouw workflows, van eenvoudig documenten zoeken met RAG tot koppelen aan bestaande tools om jouw huidige processen te automatiseren en waar mogelijk te verbeteren.

• Agentgerichte workflows bouwen: ontwerp multi-agent systemen, autonome lussen en tool-call-architecturen met frameworks zoals LangChain, LlamaIndex of het Model Context Protocol (MCP).
• Geavanceerde promptengineering: ontwerp gestructureerde prompts, few-shot-sjablonen en chain-of-thought-logica die betrouwbare, deterministische outputs opleveren van grote taalmodellen.
• Status- en geheugenbeheer: implementeer conversatiegeschiedenis, korte-termijn sessie-informatie en lange-termijn geheugenopvraging voor context-gevoelige toepassingen.
• Geavanceerde data-inname en chunking: bouw robuuste ETL-pijplijnen om ongestructureerde documenten (PDF's, codebases, databases) schoon te maken, op te splitsen en te structureren voor semantische indexering.
• Vector-databankbeheer: integreer en optimaliseer vector stores (bijv. pgvector, Pinecone, Milvus, Chroma) voor snelle gelijkeniszoek.
• Hybride zoeken en reranking: combineer semantisch (vector) zoeken met trefwoordzoeken (BM25) en implementeer rerankers (bijv. Cohere Rerank) om de precisie van retrieval aanzienlijk te verbeteren.