Ik maak een rag ai chatbot kennisbank vector database

Heb je documenten, FAQ's of interne kennis die jouw team of klanten steeds vragen? Ik bouw AI chatbots die direct antwoorden uit jouw eigen content, niet generieke reacties, maar antwoorden gebaseerd op jouw daadwerkelijke documenten.

Ik ben een full-stack AI engineer die werkt met Retrieval-Augmented Generation (RAG), vector databases en embeddings om chatbots te bouwen die jouw kennisbank in realtime doorzoeken en reageren met behulp van OpenAI of Gemini. Of het nu gaat om productdocumentatie, support FAQ's, interne SOPs of een groeiende set PDFs, ik structureer de content zodat de chatbot de juiste informatie ophaalt voordat hij een antwoord genereert, waardoor verzonnen antwoorden worden verminderd en de antwoorden nauwkeurig blijven aan jouw materiaal.

Builds kunnen worden ingebed op jouw website, verbonden met Slack of Microsoft Teams voor intern gebruik, of gekoppeld aan jouw bestaande database of CRM. De broncode is inbegrepen vanaf het Standard pakket, zodat je niet afhankelijk bent van mij voor elke toekomstige wijziging.

Voor ik begin, vraag ik naar jouw documenten, hoe ze zijn gestructureerd en waar de bot moet worden geplaatst, zodat de setup aansluit bij hoe jouw team echt werkt in plaats van een standaard sjabloon.

Weet je niet zeker of RAG de juiste aanpak is voor jouw use case?