Ik maak een aangepaste chatbot met rag, gpt, llama en agentic ai


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ben je op zoek naar een custom gpt of rag chatbot die vragen kan beantwoorden met jouw eigen data met hoge nauwkeurigheid en betrouwbare antwoorden?
Ik bouw rag chatbot voor jouw website, klantenservice en FAQ's. Deze rag chatbot gebruikt jouw documenten, kennisbank of PDFs om nauwkeurige antwoorden te geven. Perfect voor bedrijven, SaaS en e-commerce die automatisering zoeken.
Wat je krijgt:
Een volledig functionele AI chatbot getraind op jouw documenten
Upload FAQ's, PDFs of productgegevens voor directe Q&A
Intelligente conversatie met context geheugen
Nauwkeurige en betrouwbare antwoorden op basis van de aangeleverde data (geen willekeurige antwoorden)
Implementatie op cloud of jouw server
Tech stack & AI tools:
LLMs: GPT-4, GPT-4o, Claude, LLama, Gemini
Backend: FastAPI / Node.js backend
Frameworks: LangChain / LlamaIndex
Vector databases: Pinecone, FAISS, ChromaDB, Qdrant
Embeddings: OpenAI / HuggingFace
Waarom samenwerken met mij?
Aantoonbare ervaring in AI rag chatbot ontwikkeling
Expertise in Python, FastAPI, embeddings en vector databases
Waar kan dit voor gebruikt worden?
- Website chatbots
- Geautomatiseerde klantenservice systemen
- Interne kennisassistenten
- Compliance assistent
Wat ik van jou nodig heb:
Jouw data en LLM API-sleutel
Maak kennis met Amarta W
Artificial Intelligence Developer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindssep 2024
- Gem. reactietijd6 uur
Talen
Frans, Spaans, Hindi, Urdu, Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is een RAG chatbot?
Een RAG chatbot (Retrieval-Augmented Generation chatbot) is een AI-systeem dat vragen beantwoordt met behulp van je eigen data in plaats van algemene kennis. Het haalt relevante informatie uit je documenten en genereert nauwkeurige antwoorden.
Hoe is een RAG chatbot beter dan een normale chatbot?
Een RAG chatbot geeft meer accurate en betrouwbare antwoorden omdat het je specifieke data gebruikt (PDF's, FAQ's, databases), waardoor hallucinaties worden verminderd in vergelijking met standaard AI-chatbots.
Welke data kan ik gebruiken om een RAG chatbot te trainen?
Je kunt PDF's, documenten, FAQ's, website-inhoud, productgegevens of interne kennisbanken gebruiken om je RAG chatbot te voeden.
Welke technologieën worden gebruikt in jouw RAG chatbot?
Mijn RAG chatbot maakt gebruik van geavanceerde LLM's zoals GPT-4 of Claude, samen met vector databases zoals Pinecone, FAISS of ChromaDB, en frameworks zoals LangChain of LlamaIndex.
Kan ik de RAG chatbot integreren in mijn website?
Ja, ik kan de RAG chatbot integreren in je website, web app of klantenservicestysteem voor een naadloze gebruikerservaring.

