Ik bouw een rag-toepassing met behulp van langchain en llms

Ik ontwikkel RAG (Retrieval-Augmented Generation) toepassingen met LangChain en LLMs die je PDFs, databases of websites verbinden met een AI die echt jouw content kent.

Geen hallucinaties meer. Geen algemene antwoorden. Jouw AI, getraind op jouw data.

Wat ik bouw:

RAG-pijplijnen die PDFs, Word-documenten, URLs, databases inladen

Vector search met FAISS, Pinecone of ChromaDB

LangChain retrieval chains met bronvermeldingen

LangSmith monitoring voor tracering en evaluatie

FastAPI backend + React frontend

AWS deployment (Lambda, S3, EC2)

Perfect voor:

Bedrijven die een Q&A-bot willen voor interne documenten

Advocatenkantoren die contractanalyse-assistenten nodig hebben

SaaS-producten die AI-zoekfunctionaliteit toevoegen aan hun kennisbank

Onderzoekers die literatuurreview-tools bouwen

Waarom kiezen voor RAG in plaats van fine-tuning?

RAG is sneller, goedkoper en houdt je data up-to-date zonder retraining. Je kunt documenten op elk moment bijwerken en de AI blijft actueel.

Mijn stack:

LangChain · LangSmith · OpenAI / Claude · FAISS · Pinecone · FastAPI · React · AWS S3 / Lambda

Voor je bestelt:

Stuur me een bericht met je documenttypes en gebruiksdoel. Ik bevestig binnen enkele uren de juiste aanpak en pakket voor jou.

Laten we je data laten praten!