Ik maak een rag chatbot die is getraind op je PDF-website of documenten

Je klanten stellen elke dag dezelfde vragen. Je team besteedt uren aan het beantwoorden vanuit dezelfde documenten. Er is een betere manier.

Ik maak RAG chatbots die je actuele content PDFs, websites, handleidingen, kennisbanken lezen en vragen nauwkeurig in real-time beantwoorden. Geen generieke AI-antwoorden. Geen hallucinaties. Alleen antwoorden gebaseerd op jouw data.

Wat je RAG chatbot kan doen:

Vragen beantwoorden uit je PDFs, documenten en website · Nauwkeurige antwoorden geven op basis van jouw content · Vervolgvragen afhandelen met volledige context · Implementeren op je website, interne portal of via API · Ondersteuning voor meerdere documenten en grote kennisbanken

Gemaakt met:

LangChain · ChromaDB · OpenAI GPT of Ollama (lokaal) · FastAPI · React · Python

Voor wie dit is:

Bedrijven met grote documentatie · Advocatenkantoren en adviesbureaus · Onderwijsplatforms · SaaS-bedrijven met helpcentra · HR-teams die interne beleidslijnen beheren · Zorgaanbieders met FAQ's voor patiënten

Waarom ik:

Ik heb Tutor LLM gebouwd, een productie RAG-toepassing waarbij studenten een cursus syllabus uploaden en contextuele vragen stellen. Gemaakt van begin tot eind met FastAPI, ChromaDB, Ollama en React.