Welke chunk size raden jullie aan voor RAG?

Typisch 256-512 tokens voor algemene documenten. Voor code: functie- of module-niveau. Test met uw content — te kleine chunks verliezen context, te grote verliezen precisie. Overlap van 10-20% kan helpen.

Wat is het verschil tussen RAG en fine-tuning?

RAG haalt relevante passages op en geeft ze als context aan de LLM — geen model training. Fine-tuning past het model aan op specifieke data. RAG is sneller te implementeren en makkelijker te updaten wanneer content verandert.

Hoe voorkom ik dat de LLM content hallucineert buiten de context?

Gebruik duidelijke prompt instructies om alleen de gegeven context te gebruiken. Voeg "als het antwoord niet in de context staat, zeg dat" toe. Optioneel: implementeer een verificatiestap die antwoorden checkt tegen de retrieval resultaten.

RAG Applicatie Template - Retrieval Augmented Generation Setup

Download ons RAG applicatie template voor knowledge base chatbots en vraag-antwoord systemen. Inclusief chunking, embeddings, vector database en prompt design.

RAG (Retrieval Augmented Generation) combineert een vector database met een LLM om vraag-antwoord systemen te bouwen die op uw eigen data zijn gebaseerd. Dit template bevat een gestructureerde aanpak voor document processing, chunking strategieën, embedding pipelines, retrieval configuratie en prompt design. Ideaal voor internal tools, support chatbots en enterprise search met AI.

Variaties

Document-RAG Template

Template voor PDF-, Word- en webcontent. Inclusief parsing, layout-aware chunking en metadata filtering.

Geschikt voor: Geschikt voor kennisbanken, handleidingen en interne documentatie die doorzoekbaar moeten zijn via natuurlijke taal.

Code-RAG Template

Template voor codebases: repository indexing, code chunking op functie/module niveau, en developer-focused retrieval.

Geschikt voor: Perfect voor AI-assisted coding tools, code search en onboarding van nieuwe developers.

Multi-Source RAG Template

Template voor gecombineerde bronnen: documenten, databases, APIs. Bevat source prioritisation en blended retrieval.

Geschikt voor: Ideaal voor enterprise applicaties die meerdere databronnen moeten doorzoeken in één interface.

Hoe te gebruiken

Stap 1: Download het template en identificeer uw contentbronnen (documenten, wiki, database). Stap 2: Kies een chunking strategie — overlapping, semantic boundaries of fixed size — en test op uw content. Stap 3: Selecteer een embedding model en vector database (Pinecone, Weaviate, pgvector). Stap 4: Bouw de indexing pipeline: parse → chunk → embed → store. Zorg voor incremental updates. Stap 5: Ontwerp de retrieval: aantal chunks, similarity threshold, en eventueel hybrid search. Stap 6: Bouw de prompt: context injection, formatting en instructies voor "geen antwoord gevonden". Stap 7: Evalueer met representative vragen en optimaliseer chunking, retrieval en prompts op basis van resultaten.

Veelgestelde vragen

Klaar om te starten?

Neem contact met ons op voor een vrijblijvend gesprek over uw project.

Neem contact op

Gerelateerde artikelen

AI Chatbot Implementatie Template - Stapsgewijze Handleiding

Download ons gratis AI chatbot implementatie template. Inclusief architectuur, integratiechecklist en stapsgewijze handleiding voor een succesvolle chatbot-lancering.

Wat is RAG (Retrieval Augmented Generation)? - Uitleg & Betekenis

Leer wat RAG is, hoe het LLMs combineert met externe kennisbronnen voor accurate en actuele antwoorden, en waarom het essentieel is voor enterprise AI.

Top Vector Databases Vergeleken 2026

Vergelijk de beste vector databases voor AI en RAG applicaties. Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector en meer — ontdek welke het beste past bij uw use case.

AI Dashboard Template - AI-Metrics en Model Monitoring

Download ons AI dashboard template voor model performance, data drift en business metrics. Inclusief KPIs, alerting en visualisatie-aanbevelingen.