Ik bouw een production rag pipeline met vector database, langchain en fastapi


Level 2
Over deze dienst
Automatische vertaling
De meeste RAG-systemen falen in productie doordat ze hallucineren, de context verliezen en irrelevante stukken tonen. Ik bouw RAG die dat niet doet.
AI-ingenieur, 5+ jaar ervaring, 125+ projecten afgerond. Ik bouw retrieval-systemen die nauwkeurig antwoorden, bronnen citeren en standhouden onder echt gebruik, niet een demo dataset.
WAT IK BOUW
- Multi-bron ingestie - PDFs, websites, databases, APIs
- Intelligent chunking afgestemd op jouw data
- Hybride zoekopdracht - vector + BM25 voor hogere nauwkeurigheid
- Re-ranking om de meest relevante stukken te tonen
- Citaties - elk antwoord traceert naar de exacte bron
- Agentic RAG - agent bepaalt wat en wanneer wordt opgehaald
- Evaluatierapport betrouwbaarheid & relevantie benchmarks
- FastAPI backend, geen Streamlit demo
MIJN STACK
- LangChain
- LlamaIndex
- LangGraph
- pgvector
- Pinecone
- Qdrant
- OpenAI
- Claude
- LangSmith
- RAGAS
- FastAPI
- Next.js
WAT MEE BRENGEN Ik bouw niet alleen een retriever, ik meet hem ook. Je krijgt een evaluatierapport over hoe nauwkeurig jouw RAG antwoord geeft op je echte vragen, geoptimaliseerd voor levering.
Vertel me
- Welke databronnen?
- Welke vragen moeten beantwoord worden?
- Chat UI of alleen backend API?
Laten we een RAG bouwen waarop je kunt vertrouwen.
Maak kennis met Muhammad Afzal
AI engineer building AI agents, chatbots, and full stack web apps that convert
Level 2
- Afkomstig uitPakistan
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering3 weken
Talen
Engels, Frans, Duits, Spaans
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is het verschil tussen jouw RAG en een basis chatbot met bestand upload?
Basis RAG-tools chunken naïef, doen een enkele vector lookup en geven terug wat er uit komt. Ik voeg hybride zoek (vector + keyword), re-ranking, hallucinatievermindering en citatie tracking toe. Je krijgt meetbare nauwkeurigheid, geen hoop.
Welke vector database moet ik gebruiken - Pinecone of pgvector?
Als je al PostgreSQL gebruikt, is pgvector eenvoudiger te bedienen en vaak voldoende. Pinecone is beter voor zeer grote documentsets die beheerde schaal nodig hebben. Ik adviseer op basis van jouw schaal en infra.
Kan het gescande PDFs verwerken?
Ja, met OCR preprocessing. Voeg dat toe aan je wensenlijstje wanneer je me een bericht stuurt.
Wat bevat het evaluatierapport?
Contextprecisie, context recall, betrouwbaarheid (antwoord contradict de bron?) en relevantie van het antwoord - gemeten op een testset van je echte vragen.
Kun je een chatinterface toevoegen?
Ja - dat zit in het Premium pakket. Next.js frontend met gespreksgeschiedenis, broncitatie en document upload.

