Al het werk

Dienstvoorbeeld

Kennisontsluiting

RAG in productie op bedrijfsdocumenten

Een retrievalsysteem in productie dat verspreide interne documenten omzet in snelle, nauwkeurige en met bronnen onderbouwde antwoorden.

Deze voorbeelden tonen ervaring met processen en uitvoering. Ze impliceren geen eigendom van een product en noemen geen klant.

De uitdaging

Routinevragen beantwoorden betekende met de hand door pdf's, wiki's en ERPNext-records spitten. Antwoorden waren traag, inconsistent en afhankelijk van wie toevallig wist waar iets stond.

De aanpak

  1. 01

    De documentbronnen zijn samengebracht en er is een ingest-pipeline met semantische chunking gebouwd.

  2. 02

    Er is hybride retrieval gebouwd, dichte embeddings plus BM25-terugval, met cross-encoder-herrangschikking voor de precisie.

  3. 03

    Antwoorden zijn ontsloten via een eenvoudige chatinterface, waarbij elk antwoord terugverwijst naar zijn bron.

  4. 04

    Het retrieval is geijkt op echte vragen en er is evaluatie toegevoegd om regressies te vangen vóór ze live gingen.

Architectuur

Architectuur van RAG in productie op bedrijfsdocumenten. Hoofdstroom: Documenten, dan Chunken + vectoriseren, dan Hybride retrieval, dan Herrangschikken, dan Antwoord met bron. Verbonden paden: Vectorzoek voedt Hybride retrieval; BM25-trefwoord als voorwaardelijk pad vanaf Hybride retrieval.

HoofdpadVoorwaardelijk
LangGraphPineconeERPNextCross-encoderFastAPI

Wat lastig was

Benieuwd hoe dit gebouwd is?

De volledige ervaring en vaardigheden erachter staan op het cv.

Cv bekijken