Een AI-zoektechnologie-stack vanaf nul opbouwen - welke componenten heb je écht nodig?

Ik heb deze stack meerdere keren gebouwd. Dit is het framework dat ik gebruik:

Kernarchitectuur (RAG-patroon):

Gebruikersvraag
    ↓
Query-embedding (embedding model)
    ↓
Vector search (vector DB)
    ↓
Candidate retrieval
    ↓
Reranking (cross-encoder)
    ↓
Context assembly
    ↓
LLM generatie
    ↓
Antwoord

Componentaanbevelingen voor jouw schaal (500K docs):

Budget realiteit:

Bij 500K docs kun je rekenen op:

• Vector DB: $100-500/maand beheerd
• Embedding kosten: Eenmalig ~$50-100 om corpus te embedden
• LLM-kosten: Afhankelijk van gebruik, houd rekening met $500-2000/maand

Voor 2 engineers zijn beheerde services 100% de moeite waard.

We draaien AI search nu 18 maanden in productie. Dit had ik anders gedaan:

Fouten die we maakten:

1. Begonnen met self-hosted vector DB - 3 maanden verspild aan infrastructuur. Had vanaf dag 1 beheerd moeten nemen.

2. Goedkoop embedding model - $20/maand bespaard, veel retrievalkwaliteit verloren. Goede embeddings zijn het waard.

3. Geen hybride zoekfunctie in het begin - Pure vector search miste exact-match queries. Hybride (vector + BM25) loste dit op.

4. Monitoring onderschat - Moeilijk te debuggen als je geen retrievalkwaliteitsmetingen ziet.

Wat we nu draaien:

• Pinecone (vector) + Elasticsearch (BM25) hybride
• OpenAI embeddings (ada-002, upgrade naar 3)
• Cohere reranker
• Claude voor generatie
• Custom monitoring dashboard voor retrieval metrics

Latency-onderverdeling:

• Embedding: 30ms
• Hybride search: 40ms
• Rerank: 60ms
• LLM: 800ms (streaming verbetert UX)

Totale waargenomen latency is prima omdat we LLM-uitvoer streamen.

Even het datapijplijnperspectief dat vaak wordt vergeten:

Documentverwerking is HEEL belangrijk:

Voordat iets je vector DB raakt, heb je nodig:

1. Chunkingstrategie - Hoe splits je documenten?
2. Metadata-extractie - Welke attributen leg je vast?
3. Opschoonpijplijn - Verwijder boilerplate, normaliseer tekst
4. Update-mechanisme - Hoe stromen nieuwe/aangepaste docs erin?

Chunking-advies:

De valkuil:

Mensen besteden weken aan de keuze voor een vector DB en dagen aan chunking. Het zou andersom moeten zijn. Slechte chunking = slechte retrieval, hoe goed je vector DB ook is.

Vergelijking van vector databases op basis van je eisen:

Voor 500K docs + 2 engineers + sub-200ms:

Pinecone:

• Voordelen: Volledig beheerd, uitstekende documentatie, voorspelbare prijs
• Nadelen: Vendor lock-in, beperkte customisatie
• Past: Perfect bij jouw situatie

Qdrant:

• Voordelen: Goede prestaties, goede hybride support, cloud of self-host
• Nadelen: Nieuwere beheerde dienst
• Past: Goede optie, vooral als je hybride search wilt

Weaviate:

• Voordelen: Sterke hybride search, ingebouwde vectorisatie
• Nadelen: Complexere setup
• Past: Beter voor grotere teams

Milvus:

• Voordelen: Meest schaalbaar, volledig open source
• Nadelen: Vereist infra-kennis
• Past: Overkill voor jouw schaal, overslaan

Mijn aanbeveling:

Begin met Pinecone. Het is saai (in de goede zin). Je krijgt tijd om alternatieven te evalueren zodra je je echte behoeften beter begrijpt.

Vergeet MLOps en observability niet:

Wat je moet meten:

1. Retrieval metrics

   • Precision@K (zijn de top K resultaten relevant?)
   • Recall (vinden we alle relevante docs?)
   • Latentieverdeling

2. Generation metrics

   • Antwoordrelevantie (past antwoord bij vraag?)
   • Groundedness (is antwoord onderbouwd door context?)
   • Hallucinatiegraad

3. Systeemmetrics

   • Query latency p50/p95/p99
   • Foutpercentages
   • Kosten per query

Tools:

• Weights & Biases voor experimenttracking
• Datadog/Grafana voor systeemmonitoring
• LangSmith voor LLM observability
• Custom dashboard voor business metrics

Het geheim:

Je zult meer tijd besteden aan monitoren en debuggen dan aan het bouwen van het basissysteem. Plan dit vanaf dag 1 in.

Startup realiteitscheck:

Als je dit voor een bedrijf bouwt (geen research), overweeg:

Bouwen versus kopen:

• Zelf RAG bouwen: 2-3 maanden ontwikkeltijd
• Bestaand RAG-platform gebruiken: binnen dagen in productie

Platforms die dit als pakket bieden:

• LlamaIndex + beheerde vector DB
• Vectara (volledige RAG-as-a-service)
• Cohere RAG endpoints

Wanneer zelf bouwen:

• Uiterste customisatie nodig
• Eisen rond datagevoeligheid
• Schaalvoordelen maken het logisch
• Core competentie-differentiatie

Wanneer platform gebruiken:

• Snelheid naar de markt is belangrijk
• Klein team
• RAG is niet je product, maar een onderdeel ervan

Voor de meeste bedrijven wint het platform tot je tegen schalingslimieten aanloopt.

Security-aspecten die niemand noemde:

Datavraagstukken:

1. Welke data stuur je naar externe embedding-API’s?
2. Welke data gaat naar LLM-providers?
3. Waar staat je vector DB gehost?

Opties voor gevoelige data:

• Zelf-gehoste embedding modellen (Sentence Transformers)
• Zelf-gehoste vector DB (Qdrant, Milvus)
• On-premise LLM (Llama, Mixtral)
• VPC-gebaseerde beheerde services

Compliance checklist:

• Dataverblijfeisen nageleefd
• Encryptie at rest en in transit
• Toegangscontrole en audit logging
• Dataretentiebeleid
• PII-afhandelingsprocedures

Ga er niet van uit dat beheerde services aan je compliance voldoen. Controleer dit expliciet.

Deze thread was ongelooflijk waardevol. Dit is mijn aangepaste plan:

Architectuurkeuze:

Ik kies voor beheerde services vanwege snelheid en teamgrootte:

• Pinecone voor vectoropslag
• OpenAI text-embedding-3 voor embeddings
• Cohere reranker
• Claude voor generatie
• LangChain voor orkestratie

Belangrijkste inzichten:

1. Chunkingstrategie is net zo belangrijk als de keuze van vector DB - Ik investeer hier tijd in
2. Reranking is hoge-ROI - Voeg ik direct toe
3. Hybride search voor dekking - Vector + BM25 implementeren
4. Monitoring vanaf dag 1 - Observability direct inbouwen
5. Vroege securityreview - Compliance bevestigen voor productie

Tijdlijn:

• Week 1-2: Datapijplijn en chunking
• Week 3-4: Core RAG-implementatie
• Week 5: Monitoring en optimalisatie
• Week 6: Securityreview en productievoorbereiding

Dank aan iedereen voor de uitgebreide inzichten. Deze community is goud waard.