Ik bouw rag pipelines, ai agents en llm-gestuurde chatbots voor jouw bedrijf


Over deze dienst
Automatische vertaling
Heb je privégegevens of complexe workflows en wil je een AI-oplossing die echt presteert? Ik bouw productieklare RAG-pijplijnen, stem LLMs af en ontwikkel agentgebaseerde systemen om meerstaps taken te automatiseren en nauwkeurige antwoorden uit je data te halen.
Wat ik lever:
- Ontwerp van RAG-pijplijnen (vectorisatie, retriever, LLM-orchestratie)
- LLM-finetuning (instruction tuning of PEFT) op jouw domeindata
- AI-agenten (taakplanning, tools integratie, geheugen)
- Integraties met OpenAI, Anthropic, Hugging Face, Cohere of zelf-gehoste LLMs
- Opzetten van vector DB (Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma)
- Data-invoer en -schoonmaak (PDF's, documenten, databases, web scraping)
- Veilige API-eindpunten, deployment, CI/CD-ondersteuning
- Monitoring, evaluatiemetrics, retrainingsworkflows
Waarom met mij werken:
- Praktijkervaring met LLM-engineering, LangChain, retrieval-systemen, productie-implementatie
- Duidelijke opleverbare code met documentatie, deployment-ondersteuning inbegrepen
- Op maat gemaakte oplossingen die aansluiten bij jouw compliance- en latencybehoeften
- Ik behandel elk project persoonlijk van begin tot eind, directe communicatie, geen overdracht
Bestel direct of stuur me je wensen, ik bevestig de planning en aanpak voordat we beginnen.
Maak kennis met Abdul-dev
Full Stack MERN Developer and Software Engineer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsmei 2021
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Duits, Spaans, Arabisch, Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere Software development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Host je of implementeer je de modellen?
Ja — we kunnen het op jouw cloud hosten of deployment-as-code (Docker/K8s) leveren en hostingopties aanbevelen.
Welke vector DB en LLM gebruik je?
We kiezen op basis van jouw behoeften — Pinecone, Milvus, Weaviate, Chroma voor vectors; OpenAI, Anthropic, Hugging Face of zelf-gehoste LLMs voor inference.
Wat is finetuning versus PEFT?
Volledige finetuning traint modelgewichten op jouw data; PEFT (parameter-efficiënte finetuning) past een model aan met minder rekenkracht en kosten. We adviseren de juiste aanpak.
Hoe lang duurt het voordat je resultaten ziet?
Tijdlijnen variëren — Basis POC in ongeveer 1 week; MVP 2–3 weken; Productie 4+ weken afhankelijk van data en integraties.
Lever je broncode en documentatie?
Ja, code, README, architectuurdiagrammen en deployment scripts zijn inbegrepen bij elk pakket.

