Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik maak een rag chatbot voor de documenten van je bedrijf
Antonio F
Over deze dienst
Automatische vertaling
Transformeer de documenten, website, PDFs, SOPs, handleidingen, spreadsheets of interne kennis van je bedrijf in een betrouwbare AI-assistent. Ik bouw een aangepaste RAG-chatbot of AI-gestuurde kennisbank zodat jouw team of klanten vragen kunnen stellen en nauwkeurige antwoorden krijgen op basis van jouw eigen data.
Ideaal voor:
- Klantenservice kennisbanken
- Interne assistenten voor bedrijven
- Documentzoeksystemen
- Onderzoeksassistenten
- Verkoopondersteuningsbots
- Training en onboarding assistenten
Wat ik kan bouwen:
- Documentinname pipeline
- Embeddings en vector database
- Semantisch of hybride zoeken
- Integratie met LLMs zoals OpenAI, Claude, DeepSeek of vergelijkbaar
- RAG-gestuurde antwoordgeneratie
- Bronvermeldingen indien nodig
- Lichtgewicht web chat interface
- Cloud deployment
- Documentatie en broncode
Mijn focus ligt op het bouwen van praktische systemen, met als doel een AI-assistent te leveren die jouw team daadwerkelijk kan gebruiken.
Stuur me een bericht voordat je een bestelling plaatst, zodat ik jouw documenten, use case, integraties en deploymentbehoeften kan begrijpen.
Maak kennis met Antonio F
Antonio F
I build AI agents, RAG chatbots and automation systems
- Afkomstig uitBrazilië
- Lid sindsdec 2024
- Gem. reactietijd1 dag
Talen
Engels
I'm Antonio V. Franco, an AI consultant focused on building agents, RAG systems, knowledge assistants, and automation solutions for businesses. I help companies transform scattered documents, workflows, and operational knowledge into intelligent systems that boost efficiency, improve decision-making, strengthen customer service, and elevate internal productivity.
My work is serious, efficient, and high quality. It combines AI strategy, LLM engineering, RAG architecture, workflow automation, API integrations, vector databases, and cloud deployment to deliver practical AI systems.
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Moet ik je een bericht sturen voordat ik bestel?
Ja. RAG-projecten hangen af van je documenten, datavolume, use case, integraties en deploymentbehoeften. Stuur me eerst een bericht zodat ik het juiste pakket kan bevestigen of een aangepaste offerte kan maken.
Wat is een RAG chatbot?
Een RAG-chatbot haalt relevante informatie uit je documenten of kennisbank en gebruikt een LLM om antwoorden te genereren op basis van die context. Het is ideaal voor bedrijfsdocumenten, support-kennisbanken en interne assistenten.
Kan de chatbot antwoorden op basis van mijn PDFs of website?
Ja. Ik kan een chatbot bouwen met PDFs, DOCX-bestanden, webpagina’s, Markdown, TXT-bestanden, spreadsheets of andere databronnen, afhankelijk van het pakket.
Vraagt de chatbot bronnen op?
Ja. Broncitaties kunnen worden toegevoegd zodat gebruikers kunnen zien uit welk document of welke sectie het antwoord komt. Dit wordt aanbevolen voor zakelijke en interne kennisgebruikssituaties.
Welke AI-modellen kan ik gebruiken?
Ik kan werken met OpenAI, Claude, Gemini, DeepSeek, Qwen, OpenRouter of andere compatibele LLMs, afhankelijk van jouw behoeften, budget en voorkeur stack.
Bied je deployment aan?
Ja. Deployment is inbegrepen in de Standard en Premium pakketten. Basic bevat een eenvoudige setup, tenzij deployment als extra wordt toegevoegd.
Kun je gescande PDFs verwerken?
Ja, maar gescande documenten vereisen meestal OCR. OCR kan worden inbegrepen in Premium of als extra worden toegevoegd, afhankelijk van de kwaliteit en het volume van de documenten.
Is dit fine-tuning?
Nee. De meeste bedrijfskennisassistenten hebben geen fine-tuning nodig. RAG laat de chatbot informatie ophalen uit je documenten en antwoorden op basis van die opgehaalde context.
Ben ik eigenaar van de broncode?
Ja. De broncode is inbegrepen, tenzij we voor de start van de bestelling een andere leveringsvorm afspreken.
Kun je de chatbot integreren met mijn bestaande app of website?
Ja. Ik kan de chatbot integreren met een website, backend, API of interne tool, afhankelijk van je stack en het gekozen pakket.
