Document Parsing voor RAG met Docling in Python: Complete Handleiding 2026
Bouw een productieklare RAG-parsing-pipeline met Docling 2.x in Python: PDF, tabellen en formules netjes naar Markdown, met LangChain- en Qdrant-voorbeelden.
Yuki is a former Stripe data engineer (2017-2022) who spent her last eighteen months there building the internal Airflow-to-dbt migration tooling used by the revenue team. She left to join a 12-person AI startup as employee #4, where she shipped a LangChain-based contract-review pipeline now processing roughly 40,000 documents a month for mid-market legal teams. She's deep on the retrieval side: chunking strategies that don't shred tables, hybrid BM25+dense rerankers, and the surprisingly hard problem of evaluating RAG quality without paying for human raters. Her PR adding parent-document retriever support to LlamaIndex's PostgreSQL store landed in late 2024. Nine years in data and ML platform work. Based in Seattle, mostly writes Python, reluctantly writes TypeScript when n8n forces her hand.
Bouw een productieklare RAG-parsing-pipeline met Docling 2.x in Python: PDF, tabellen en formules netjes naar Markdown, met LangChain- en Qdrant-voorbeelden.
Leer hoe je AI-agents bouwt met LangGraph in Python. Van tool-calling en het ReAct-patroon tot geheugen, human-in-the-loop en multi-agent orchestratie. Inclusief werkende codevoorbeelden.
Leer hoe prompt caching je LLM-kosten met 50–90% verlaagt. Stapsgewijze Python-implementaties voor OpenAI, Anthropic Claude en Google Gemini, inclusief productiepatronen voor RAG-pipelines.
Leer hoe je betrouwbare, gevalideerde datastructuren uit LLMs haalt met Python. Praktische handleiding over Pydantic, Instructor en PydanticAI met werkende codevoorbeelden voor productie-AI.
Bouw een productiewaardige RAG-pipeline in 2026. Van chunkingstrategieën en vectordatabases tot Agentic RAG en GraphRAG — met praktische Python-codevoorbeelden en best practices.