Een RAG Chatbot bouwen met Python, LangChain en pgvector

Wil je AI-applicaties bouwen die je specifieke data echt begrijpen? Retrieval-Augmented Generation (RAG) is de moderne standaard voor het maken van chatbots die verder gaan dan generieke trainingsdata om nauwkeurige, contextbewuste antwoorden te geven. Deze cursus leert je hoe je een praktische RAG-pipeline ontwerpt en implementeert met Python, LangChain en pgvector. Je leert hoe je tekstdocumenten voorbereidt, semantische embeddings genereert, deze opslaat in een vector database en een Large Language Model (LLM) koppelt om zeer relevante, domeinspecifieke antwoorden op te halen. Wat je zult leren: • Begrijp de fundamentele architectuur en terminologie van Retrieval-Augmented Generation. • Verwerk en chunk aangepaste tekstdata voor optimale embedding-generatie en retrieval. • Configureer pgvector om vectorrepresentaties efficiënt op te slaan en te doorzoeken. • Bouw modulaire, schaalbare AI-workflows met het LangChain framework. • Pas moderne prompt engineering-basisprincipes toe om hallucinaties te verminderen en de nauwkeurigheid te verbeteren. • Implementeer retrieval-patronen die je kennisbank direct verbinden met een LLM. De cursus begint met fundamentele concepten van vector search en embeddings voordat je wordt begeleid door praktische, tekstgebaseerde programmeeroefeningen. Stap voor stap lees je uitleg en schrijf je code om een volledig RAG-systeem te bouwen, van de initiële data-ingestie tot de uiteindelijke conversational pipeline. Ontworpen voor backend-ontwikkelaars, data-enthousiastelingen en Python-programmeurs die beginners zijn in AI engineering en aangepaste chatbots willen beheersen zonder voorafgaande machine learning-ervaring. Begin vandaag nog met het bouwen van intelligente, datagestuurde AI-assistenten.