Ik bouw een rag chatbot voor je documenten

Heb je lange documenten waar je team steeds handmatig naar zoekt? Ik bouw een RAG (retrieval-augmented generation) chatbot die vragen over je eigen documenten beantwoordt en de bronpassages achter elk antwoord toont, zodat je de resultaten kunt controleren.

Hoe het werkt: Je documenten worden opgesplitst in stukken, omgezet in embeddings en opgeslagen voor snelle zoekopdrachten. Wanneer je een vraag stelt, vindt het systeem de meest relevante passages en schrijft een LLM een antwoord met die context.

Wat je krijgt:

- Een werkende document Q&A chatbot in een Python notebook (Google Colab klaar)

- Documentladen en opsplitsen voor jouw bestanden

- Antwoorden met bronpassages getoond

- Schone, eenvoudige en commentaar code

- Hogere pakketten bevatten een setup-gids, testen op jouw documenten en een schermopname walkthrough

Wat ik van jou nodig heb:

- Jouw documenten (PDF of tekst) en 5 tot 10 voorbeeldvragen die je beantwoord wilt zien

Tools: Python, LangChain, Groq LLMs, HuggingFace embeddings.

Stuur me alsjeblieft een bericht voordat je bestelt, zodat we jouw documenten en doelen kunnen bevestigen.