In deze cursus leer je hoe je bestanden en data optimaliseert voor Retrieval-Augmented Generation, oftewel RAG.
Na afloop van deze cursus heb je concrete stappen die je kunt volgen om de kwaliteit van de antwoorden van een LLM te verbeteren wanneer je een eigen kennisbron gebruikt.
RAG combineert twee krachtige concepten: retrieval (ophalen) en generation (genereren). Hiermee kan je AI-agent nauwkeurige informatie ophalen uit grote databronnen, zoals een productcatalogus of een lijst met beleidsregels, en vervolgens taalmodellen gebruiken om natuurlijke, informatieve antwoorden te geven. Dit betekent dat je agent niet alleen een antwoord geeft, maar het juiste antwoord uit een betrouwbare bron—snel en accuraat.
Maar let op: de kwaliteit van de antwoorden van je agent hangt sterk af van de kwaliteit en structuur van de data die je aanlevert. Als de data rommelig, dubbel of ongestructureerd is, zal dat terug te zien zijn in de antwoorden. Daarom is data pre-processing zo belangrijk. Door je data zorgvuldig voor te bereiden, leg je de basis voor hoogwaardige, relevante en nauwkeurige antwoorden.
In deze serie nemen we je stap voor stap mee in alles wat je moet weten om je bestanden en data klaar te maken voor RAG. We behandelen onder andere:
- Hoe je documenten overzichtelijk structureert,
- Best practices voor het opschonen en vereenvoudigen van tekst,
- Het toevoegen van metadata en samenvattingen voor meer context,
- Het optimaliseren van niet-tekstuele data, zoals afbeeldingen en tabellen,
- Validatie en onderhoud van data.
In elke video worden deze stappen uitgelegd aan de hand van voorbeelden, zodat je direct toepasbare inzichten krijgt voor je AI-projecten. Aan het einde van deze serie beschik je over de tools om elke dataset om te zetten voor RAG en de prestaties van je AI-agenten te optimaliseren.
