Ik bouw aangepaste ai met vector embeddings, gpt-modellen en vector database


Over deze dienst
Automatische vertaling
Standaard AI-modellen kennen jouw bedrijfsgegevens niet.
Om dit op te lossen, heb je niet een slimmer model nodig, maar Vector Embeddings.
Hoi, ik ben Ali! Ik maak aangepaste AI-oplossingen die echt jouw documenten begrijpen. Ik overbrug de kloof tussen LLMs (zoals GPT-4) en jouw data met behulp van robuuste Vector Databases.
De Strategie (RAG):
Ik gebruik RAG (Retrieval-Augmented Generation). Door jouw tekst/PDF's om te zetten in Vector Embeddings, geef ik jouw AI "langetermijngeheugen." Hierdoor kan de AI jouw bestanden doorzoeken en nauwkeurige antwoorden geven met behulp van Semantic Search.
Wat ik aanbied:
Vector DB Setup: Expertconfiguratie van Pinecone, ChromaDB, Weaviate of Milvus.
Data Ingestion: Het verwerken van jouw PDFs/CSVs tot schone embeddings.
LangChain Integratie: Het verbinden van jouw database met GPT-4 of Gemini voor slimme chat.
Technische stack:
- Code: Python, TypeScript.
- DB's: Pinecone, ChromaDB, Supabase.
- AI: OpenAI, Llama 3, HuggingFace.
Klaar om jouw AI een brein te geven?
Stuur me alsjeblieft een bericht voor je bestelt, zodat we jouw data-behoeften kunnen bespreken!
Maak kennis met Ali Haider
Chatbot Developer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindssep 2025
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Engels, Urdu, Punjabi
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is een Vector Embedding?
Het is een manier om tekst te vertalen naar nummers zodat een AI de "betekenis" en context achter jouw data kan begrijpen, wat slimme zoek- en retrievalmogelijkheden mogelijk maakt.
Welke Vector Databases ondersteun je?
Ik werk met alle grote providers, waaronder Pinecone, ChromaDB, Weaviate, Milvus en pgvector.
Kun je een Chatbot bouwen die mijn PDF-bestanden leest?
Ja! Dit heet RAG (Retrieval-Augmented Generation). Ik gebruik vector embeddings zodat de AI jouw PDF kan "lezen" en vragen nauwkeurig kan beantwoorden.

