Expertise
RAG- en retrievalsystemen
Een model dat uw documenten heeft gelezen moet nog steeds de juiste passage vinden voordat het kan antwoorden. Bij het retrieval wordt nauwkeurigheid daadwerkelijk gewonnen of verloren, en daarom bestaat dit werk vooral uit chunking, hybride zoek en herrangschikking in plaats van uit prompten.
In de praktijk
In de praktijk: vragen beantwoorden uit verspreide pdf's, wiki's en interne registraties, ook op plekken waar de data het pand niet mag verlaten.
Waar het voor wordt gebruikt
- Assistenten op interne kennisbanken
- Contract- en beleidsanalyse
- Productvragen voor klanten
- Private AI voor gevoelige data
Stack
PineconepgvectorHybrid SearchOllamavLLM
Waar dit terugkomt in het werk
Zie het draaien
De projecten en casussen laten dit werk in productie zien, met de architectuur en de resultaten.