Ik doe LLM integratie lang chain fine tuning software ontwikkeling
Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik bouw productieklare AI-apps met LangChain, vector databases en fine tuning. Sinds 2024 heb ik meer dan 15 AI-producten volledig opgeleverd met 4+ jaar ervaring in full-stack ontwikkeling.
Wat ik lever:
Softwareontwikkeling van begin tot eind: backend, API, frontend, deployment. Geen speelgoedscripts.
LLM-integratie met OpenAI, Claude of open-source modellen. Ik verzorg prompts, geheugen en API-kostenoptimalisatie.
Vector database setup met Pinecone/Supabase voor RAG. Upload PDFs, Notion, documenten en chat met je data.
Lang Chain pipelines voor agents, tools en multi-step workflows. Schone, onderhoudbare code.
Fine tuning op jouw dataset wanneer RAG niet genoeg is. Consistente toon, domeinspecifieke expertise, lagere latency.
Gebruikssituaties die ik lever:
AI chatbots, documentanalysers, AI SaaS, interne tools, klantenservice AI, onderzoeksassistenten.
Mijn proces:
Ontdekkingsgesprek, mijlpaal levering, Loom-updates. Jij krijgt 100% broncode, geen vendor lock-in. Ik optimaliseer voor nauwkeurigheid, snelheid en kosten.
Jouw data blijft privé. Als je AI-softwareontwikkeling goed gedaan wilt hebben met juiste LLM-integratie, vector databases, LangChain en fine tuning wanneer nodig, stuur me dan je idee.
Laten we jouw project bouwen!!
Maak kennis met ABDULREHMAN
Full stack developer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsapr 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke tech stack gebruik je?
Ik ontwikkel productieklare AI-apps: aangepaste chatbots, RAG-toepassingen, AI SaaS-platforms, documentanalysers, AI-agenten en interne AI-tools. Full-stack met LLM-integratie via OpenAI, Anthropic of open-source modellen via LangChain
Hoe gaat u om met gegevensbeveiliging en privacy?
Ik bouw met veiligheid voorop: versleutelde API-aanroepen, geen gegevensopslag aan mijn kant, GDPR-conforme architectuur. Voor gevoelige data gebruik ik self-hosted LLMs of on-premises vector databases. Jouw data traint nooit publieke modellen.
Wat is het verschil tussen fine-tuning en RAG?
Fine-tuning leert het model jouw specifieke toon/data, ideaal voor consistente outputs. RAG gebruikt vector databases zoals Pinecone/Supabase zodat de AI je documenten in real-time kan doorzoeken, ideaal voor grote of voortdurend bijgewerkte data. Ik adviseer de juiste optie na het bekijken van je use case.
