Een bot die zijn bronnen citeert.

Client

Kennisbot · B2B SaaS

Industry

AI · RAG

Engagement

60 dagen

Crafts

RAG · pgvector · Drive-sync

knowledge-bot · live · embedding refresh 4m ago

De briefing.

Het support-team had de antwoorden. Ze stonden alleen in een Drive-map met vijftig+ beleidsdocumenten, FAQs, voorwaarden en onboarding-gidsen. Klanten stelden elke week dezelfde dingen, in net iets andere bewoordingen. Generieke chatbots verzonnen dingen of gaven de verkeerde vorm antwoord.

De briefing: een kennisbot die alleen leest wat het team daadwerkelijk heeft geschreven, het document citeert waaruit hij put, en nooit een antwoord verzint. Wanneer het vertrouwen onder de drempel zakt, stap opzij. Krijg een mens in het gesprek.

§ Ingestion pipeline

From Drive to vector in under a minute.

An admin drops a PDF into the shared Drive folder. A webhook fires within seconds. By the time they've switched tabs, the bot already knows the new document.

  1. 01 · source
    Google Drive folder
    admin uploads, edits, renames
  2. 02 · trigger
    Drive webhook
    watches for create / modify / delete
  3. 03 · parse
    Document parser
    pdf · docx · md · gdoc · slides
  4. 04 · chunk
    Chunker + embedder
    ~700 token windows · overlap 80
  5. 05 · store
    Vector store
    pgvector · cosine · per-tenant

De edit-loop.

Het slimste stuk is niet de bot. Het is de edit-loop. Admins raken de bot niet aan. Ze raken hun bestaande Google Drive map aan. Bewerk een PDF, hernoem een document, voeg een nieuw beleid toe: de webhook vuurt, de chunker re-embed het gewijzigde bestand, de vector store updatet. Geen CMS, geen migratie, geen admin-UI om te leren.

Elke chunk draagt herkomst: welk bestand, welke sectie, welke versie. Wanneer de bot antwoordt, citeert hij die herkomst terug naar de gebruiker. Wanneer het document verandert, verandert het citaat mee.

§ One query, end-to-end

What happens when someone asks.

01 · question
“Hi, can I cancel my subscription before the next billing date?”
02 · embedding
vector(query)1536 dims · text-embedding-3-small
03 · top-k retrieval (k=3)
  1. 0.91billing-policy.pdf · §4 “Cancellation”
  2. 0.83subscriptions-faq.md · “When does my cancellation take effect?”
  3. 0.74terms.pdf · §11 “Termination by the user”
04 · grounded answer
“Yes. You can cancel any time before your next billing date and you won't be charged again. You'll keep access until the end of the current period.”
📄 billing-policy.pdf · §4

De bot beantwoordt vijftig van onze meest gestelde vragen beter dan onze meest ervaren persoon op een maandagochtend.

Head of support, B2B SaaS klant
§ The graceful failure

When the bot doesn't know.

Confidence below threshold isn't a bug. It's the most useful signal in the system. The bot flags itself, attaches context, and steps aside so a human can take over.

  1. 01 · query

    User asks something off-policy.

    “Can you update my company VAT number on the invoice?”

  2. 02 · check

    Top-k retrieval below threshold.

    best similarity 0.41 · threshold 0.62. No chunk confidently covers VAT field updates.

  3. 03 · acknowledge

    Bot doesn’t fake it.

    “I’m not confident on this. Let me get someone from support to help.”

  4. 04 · flag

    Ticket created, support team notified.

    thread tagged · routed to billing queue · context attached (transcript + top-k miss)

  5. 05 · human joins

    Anna picks it up. Thread continues, same conversation.

    no re-explaining, no second channel, no “please open a ticket”. The bot stepped aside.

Het resultaat.

Ongeveer zeventig procent van de binnenkomende vragen bereikt nu nooit een mens. De bot lost ze op in minder dan drie seconden, met de juiste bron erbij. De andere dertig procent komt sneller bij support, met de vraag al geclassificeerd en het transcript vooraf bijgevoegd. Het team brengt zijn ochtenden niet meer door met "hoe annuleer ik" voor de vierduizendste keer beantwoorden.

En omdat de kennis in Drive leeft, verbetert de bot stilletjes elke keer dat iemand in het team een document bijwerkt. Het slimste deel van het systeem is het werk dat het team toch al deed.

70%
Vragen volledig opgelost zonder een mens
2.8s
Mediane antwoord-latency, end-to-end
<60s
Drive-bewerking tot live in de vector store
0
Hallucinaties in de eerste 60 dagen