Hier is een complete samenvatting van alles wat we gedaan hebben om je KBA (Knowledge Base Agent) te laten draaien met Python, Flask, FAISS, en Render.

---

Complete Samenvatting: KBA-project Setup

1. Benodigde bestanden

a. Bestandstructuur

Je projectstructuur moet er als volgt uitzien:

plaintext

Code kopiëren

kba-project/ │-- app.py # Hoofdbestand met Flask-code │-- requirements.txt # Lijst met afhankelijkheden │-- Procfile # Start de app op Render │-- .gitignore # Vermijd node_modules, virtualenv │-- static/ # Optioneel, voor statische bestanden (HTML/CSS) │-- uploads/ # Optioneel, map om bestanden te uploaden

---

2. De Python Code (app.py)

Maak een bestand app.py en kopieer de volgende code erin:

python

Code kopiëren

from flask import Flask, request, jsonify from flask_cors import CORS from sentence_transformers import SentenceTransformer from langchain_community.vectorstores import FAISS from langchain.embeddings.base import Embeddings from langchain.docstore.document import Document from transformers import pipeline import os # Flask-app configuratie app = Flask(__name__) CORS(app) # 1. Wrapper voor SentenceTransformer class SentenceTransformerWrapper(Embeddings): def __init__(self, model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"): self.model = SentenceTransformer(model_name) def embed_documents(self, texts): return self.model.encode(texts, show_progress_bar=False) def embed_query(self, query): return self.model.encode([query], show_progress_bar=False)[0] embeddings_model = SentenceTransformerWrapper() # 2. Initialiseer BLOOMZ pipeline nlp_pipeline = pipeline("text-generation", model="google/flan-t5-small") # 3. Vooraf ingestelde documenten documents = [ Document(page_content="Er wordt een lunchpauze van 30 minuten opgenomen tussen 12:00 en 13:30 uur."), Document(page_content="Overuren worden geregistreerd in het HR-portaal."), Document(page_content="Overuren worden gecompenseerd met 1,5 keer het normale uurtarief."), ] # 4. Maak FAISS vectorstore document_texts = [doc.page_content for doc in documents] vectorstore = FAISS.from_texts(document_texts, embeddings_model) def retrieve_documents(vraag, k=3): results = vectorstore.similarity_search(vraag, k=k) return [doc.page_content for doc in results] def generate_answer(vraag, context): prompt = f"Gebruik de onderstaande informatie om de vraag te beantwoorden:\n{context}\n\nVraag: {vraag}\nAntwoord:" result = nlp_pipeline(prompt, max_length=200, truncation=True, num_return_sequences=1) return result[0]['generated_text'] @app.route("/kba", methods=["POST"]) def answer_question(): if not request.is_json: return jsonify({"error": "Verwacht JSON-data"}), 400 data = request.get_json() vraag = data.get("vraag", "") if not vraag: return jsonify({"error": "Geen vraag ontvangen."}), 400 relevante_documenten = retrieve_documents(vraag) context = "\n".join(relevante_documenten) antwoord = generate_answer(vraag, context) return jsonify({"vraag": vraag, "antwoord": antwoord}) if __name__ == "__main__": from waitress import serve port = int(os.environ.get("PORT", 5000)) print(f"Running production server on port {port}...") serve(app, host="0.0.0.0", port=port)

---

3. Dependencies: requirements.txt

Maak een bestand genaamd requirements.txt en voeg de volgende afhankelijkheden toe:

plaintext

Code kopiëren

flask flask-cors waitress sentence-transformers langchain langchain-community transformers faiss-cpu torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

---

4. Render Startinstellingen: Procfile

Maak een bestand Procfile (zonder extensie) en voeg dit toe:

plaintext

Code kopiëren

web: python app.py

---

5. Git Setup en Commit

1. Initialiseer Git in je projectmap:bashCode kopiërengit init
2. Voeg alle bestanden toe:bashCode kopiërengit add .
3. Commit je wijzigingen:bashCode kopiërengit commit -m "Initial KBA project setup"
4. Push naar GitHub:
   • Maak een nieuwe repository aan op GitHub.
   • Koppel je repository lokaal:bashCode kopiërengit remote add origin https://github.com/<gebruikersnaam>/<repository-naam>.git
   • Push de code:bashCode kopiërengit push -u origin main

---

6. Deploy op Render

1. Log in op Render.
2. Maak een nieuwe Web Service aan.
3. Koppel je GitHub repository aan Render.
4. Zorg ervoor dat je app:
   • Build command: pip install -r requirements.txt
   • Start command: python app.py
5. Klik op Manual Deploy.

---

7. Testen van de KBA API

Gebruik cURL of Postman om de API te testen:

Met cURL:

bash

Code kopiëren

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d "{\"vraag\":\"Hoe laat is het lunchpauze?\"}" https://jouw-app-url.onrender.com/kba

---

8. Probleemoplossing

1. “No open ports detected”:
   • Zorg dat je dynamisch os.environ["PORT"] gebruikt in je code.
2. Out of Memory:
   • Gebruik kleinere modellen zoals flan-t5-small in plaats van grote modellen.
3. Logs controleren:
   • Ga naar Render Dashboard > Logs en controleer eventuele foutmeldingen.

---

Samenvatting van Bestanden

• app.py: De Flask-server en je KBA-functionaliteit.
• requirements.txt: Alle Python dependencies.
• Procfile: Startscript voor Render.
• .gitignore: Om node_modules of andere ongewenste bestanden uit te sluiten.
• GitHub Repository: Voor versiebeheer en integratie met Render.

---

Als je opnieuw wilt beginnen:

1. Maak een nieuwe projectmap.
2. Kopieer alle bestanden zoals hierboven beschreven.
3. Push je project naar GitHub en redeploy op Render.