Ik bouw een productieklare rag-pipeline met llm

Nee, dat is juist het punt van het bouwen als RAG in plaats van direct ChatGPT te koppelen. De AI antwoordt alleen met stukken die ze daadwerkelijk uit jouw documenten heeft gehaald, en elk antwoord komt met de bron erbij. Als het antwoord niet in je documenten staat, zegt hij dat in plaats van te gokken.

Volledig op maat. Python backend, een echte vector database, correcte retrieval-logica. No-code tools werken prima voor eenvoudige FAQ-bots, maar worden onstabiel zodra je veel documenten hebt of nauwkeurige, geciteerde antwoorden nodig hebt, en dat is meestal waarom mensen naar zoiets zoeken.

PDF's, Word documenten, platte tekst, markdown, CSV's en website content zijn allemaal mogelijk. Als je documenten veel tabellen of gescande pagina's bevatten, vermeld dat dan vooraf, want dat vereist wat extra verwerking om de antwoorden nauwkeurig te houden.

Niet vooraf, alleen daarna. Zodra je bestelt, stuur ik een korte vragenlijst over je documenten en wat mensen meestal vragen, daarna deel je de bestanden en kunnen we beginnen.

Ja. Ik heb systemen gebouwd waarbij de data van elke klant volledig gescheiden is van die van anderen, dus het isoleren van jouw documenten is standaard onderdeel van mijn aanpak, geen afterthought.

Ja, dat is iets om rekening mee te houden. Deze systemen draaien op een AI-model dat op usage wordt gefactureerd, los van wat je hier betaalt. Ik vertel je vooraf de verwachte maandelijkse kosten op basis van het gebruik door jouw team.

Ja, je krijgt het als een API, dus het kan direct in je bestaande site of app worden geïntegreerd. Het hoeft geen aparte standalone chatbot te zijn.

Ja, volledig van jou, gedocumenteerd, niet vergrendeld achter een platform waar je voor moet blijven betalen om toegang te houden.

Stuur me een bericht vooraf met wat je nodig hebt. De meeste maatwerkprojecten vereisen slechts een lichte aanpassing van de scope, ik stuur je een eerlijke offerte in plaats van dat je een pakket kiest dat niet echt past.