Ik bouw je chatbot als rag pipeline voor elke toepassing

Als je AI-systeem hallucinaties vertoont, irrelevante context ophaalt, of gewoon niet goed presteert op je eigen data, kan ik dat oplossen. Als je vanaf nul begint, bouw ik het meteen goed.

Wat je krijgt:

Een productieklare Retrieval-Augmented Generation pipeline die je LLM baseert op je daadwerkelijke data met juiste chunking strategieën, embedding optimalisatie, retrieval evaluatie en hallucinatie-beperkingen.

Wat ik oplos:

• RAG-systemen die irrelevante of onjuiste informatie teruggeven
• Slechte retrieval nauwkeurigheid bij domeinspecifieke of technische documenten
• Chunking strategieën die de context vernietigen in complexe documenten (tabellen, kruisverwijzingen, meertalige inhoud)
• Geen evaluatiekader, je weet niet of je RAG echt werkt
• Een werkend prototype opschalen naar productie

Leveringen:

• Documentinname en preprocessing pipeline
• Vector database setup en optimalisatie (Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant)
• Retrieval pipeline met reranking en hybride zoekfunctie waar nodig
• Evaluatiekader met gekwantificeerde retrieval- en generatiemetrics
• Documentatie en implementatiehandleiding

Technologie: LangChain, LlamaIndex, OpenAI Embeddings, Cohere Rerank, Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Python,