Ik bouw een gestructureerde rag kennisbank in obsidian uit je teksten
Ik bouw RAG-geschikte kennisbanken uit jouw teksten
Over deze dienst
Volledig geoptimaliseerd voor AI retrieval (RAG).
Wat je krijgt:
Netjes georganiseerde mapstructuur met logische categorisering. Kruisverlinkte notities met wiki-achtige backlinks. YAML frontmatter metadata op elke notitie. Consistent tagsysteem. Indexnotities en Maps of Content voor eenvoudige navigatie.
Waarom dit belangrijk is:
Een goed gestructureerde kennisbank stelt je in staat om elke informatie in seconden te vinden, niet in uren. Met RAG-geschikte metadata wordt je content direct doorzoekbaar met AI-tools zoals ChatGPT, Claude of aangepaste LLM-pipelines.
Mijn achtergrond:
Ik bouw en onderhoud meerdere grote Obsidian vaults (meer dan 500 notities elk) met technische documentatie, medische literatuur en onderzoeksmaterialen. Ik gebruik dagelijks gestructureerde ID-systemen, kruisverwijzingen en aangepaste sjablonen.
Ideaal voor onderzoekers, bedrijven die interne kennisbanken opbouwen, auteurs die referentiemateriaal organiseren, en iedereen die zijn documenten AI-doorzoekbaar wil maken.
Elke levering bevat een walkthrough zodat je de vault zelf kunt onderhouden en uitbreiden.
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
In welk formaat ontvang ik de kennisbank?
Je ontvangt een complete Obsidian vault als ZIP-bestand. Pak het uit en open het met de gratis Obsidian app. Alle notities, mappen, tags en links werken meteen.
Wat moet ik aanleveren om aan de slag te gaan?
Stuur me je bronmateriaal: PDFs, Word-documenten, tekstbestanden of weblinks. Ik verzorg de structuur, tagging en linking vanaf daar.
Wat betekent RAG-geschikt?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) betekent dat je kennisbank zo is gestructureerd dat AI-tools relevante informatie efficiënt kunnen zoeken en ophalen. Dit omvat consistente metadata, duidelijke hiërarchie en semantische tagging.
