RAG en Zoeken

Retrieval augmented generation en embeddings

Retrieval augmented generation, embeddings en vector-zoeken.

Onderwerpen in deze sectie

Kies een onderwerp om verder te lezen.

Fundamentele uitleg van RAG, praktische intro via tools als NotebookLM, en hoe de architectuur werkt.

Hoe je documenten optimaal voorbereidt en opdeelt voor RAG-systemen.

Hoe je het juiste embedding-model en vector-database selecteert voor je RAG-setup.

Technieken om document-retrieval-kwaliteit te verbeteren via reranking, hybrid search en query-transformaties.

Hoe je RAG-systemen evalueert met RAGAS, context optimaliseert en de kwaliteit in productie monitort.

RAG-implementatie op basis van Google Drive, Sites en Docs met automatische synchronisatie.