Functionele Samenvatting

Ik heb een Knowledge Base Agent (KBA) ontwikkeld, een AI-gestuurde applicatie die vragen beantwoordt op basis van opgeslagen kennis. Gebruikers kunnen vragen stellen via een API en ontvangen antwoorden op basis van relevante documenten, geanalyseerd met natuurlijke taalverwerking (NLP). De KBA is gehost op Render, toegankelijk via een POST-endpoint, en maakt gebruik van open-source tools zoals Flask, FAISS, en SentenceTransformers.

Belangrijkste functionaliteiten:

Vraag-Antwoord: Beantwoord vragen door documenten te analyseren en relevante context te genereren.

Hosting en API: Beschikbaar als een RESTful API via een veilige hostingomgeving.

Open-Source Technologieën: Kostenefficiënt en aanpasbaar dankzij technologieën zoals Flask, langchain-community en BLOOMZ.

---

Technische Samenvatting

De KBA is ontwikkeld met een stack van open-source Python-bibliotheken en gehost op Render. Het combineert document retrieval met NLP om dynamische antwoorden te genereren.

Technische Architectuur:

1. Backend Framework:

Flask: Zorgt voor een RESTful API waarmee vragen als POST-verzoeken worden ontvangen.

Waitress: Productie-geschikte WSGI-server voor het draaien van de app.

2. Document Retrieval:

FAISS (via langchain-community): Indexeert documenten en zoekt naar de meest relevante inhoud met vector embeddings.

SentenceTransformers: Genereert vector embeddings van documenten en vragen.

3. NLP voor Antwoordgeneratie:

BLOOMZ of FLAN-T5: NLP-modellen gebruiken een combinatie van vraag en documentcontext om antwoorden te genereren.

4. Hosting:

Render: Automatiseert de hosting en het schalen van de applicatie.

Dynamische Poortbinding: Render vereist het gebruik van de omgevingsvariabele $PORT voor poortinstellingen.

Workflow:

1. Documenten Voorbewerken:

Vooraf ingestelde documenten worden geïndexeerd met FAISS.

2. Vraag Behandelen:

Een POST-verzoek naar /kba activeert het proces.

De vraag wordt omgezet in een vector, waarna relevante documenten worden opgehaald.

3. Antwoord Genereren:

Een NLP-model genereert een antwoord op basis van de documenten en de vraag.

4. Antwoord Versturen:

Het gegenereerde antwoord wordt als JSON geretourneerd.

---

Belangrijkste Technologische Stappen:

1. FAISS-vectorstore voor snelle document retrieval.
2. SentenceTransformerWrapper voor embeddings.
3. Flask API om vragen te ontvangen en resultaten te retourneren.
4. Render Deployment met een correct geconfigureerde Procfile en requirements.txt.

Mijn KBA is een schaalbare en modulaire oplossing die gebruikersvragen beantwoordt op basis van een vooraf gedefinieerde kennisbasis.