Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik stem llm fijn af en bouw een aangepaste rag chatbot met gpt en llama
Arslan Ali
Over deze dienst
Automatische vertaling
Wil je een AI die slimmer is dan ChatGPT, getraind op jouw eigen data?
Ik pas LLMs zoals LLaMA, DeepSeek, GPT en Mistral aan en bouw op maat gemaakte RAG (Retrieval-Augmented Generation) systemen zodat jouw AI antwoord geeft met jouw documenten, niet met algemene internetdata. Of je nu een privé AI-assistent, een domeinspecifieke chatbot of een slimmere LLM-gestuurde API nodig hebt, je krijgt een nauwkeurige, geoptimaliseerde en schaalbare oplossing die gebaseerd is op jouw data.
Wat je krijgt:
- Fine-tuning op LLaMA, DeepSeek, GPT of andere LLMs
- Dataset opschonen en preprocessing
- Op maat gemaakte RAG chatbot met FAISS of Weaviate
- LangChain of LlamaIndex pipeline setup
- OpenAI API tuning met betere prompts en context
- Volledige implementatieondersteuning: API, Docker of Supabase
Jouw data. Jouw model. Jouw regels.
Stuur me een bericht voordat je bestelt, zodat ik je use case kan bekijken en de juiste setup kan aanbevelen.
Maak kennis met Arslan Ali
Arslan Ali
AI Engineer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsjun 2024
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering7 maanden
Talen
Urdu, Duits, Frans, Engels
I'm an AI Engineer with 3+ years of experience building production-ready AI solutions for startups and businesses. I specialize in AI SaaS applications, LLM-powered assistants, RAG systems, AI agents, and workflow automation. I develop scalable backends with FastAPI, modern React.js frontends, and intelligent systems that process text, images, and voice. From enterprise chatbots to autonomous multi-agent platforms, I deliver reliable, secure, and production-ready AI products that solve real business problems.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is het verschil tussen het finetunen van een LLM en het bouwen van een RAG chatbot?
Finetunen traint het model zelf opnieuw op jouw data, waardoor de manier waarop het reageert op een kernniveau verandert. RAG houdt het basis model hetzelfde, maar koppelt het aan een live kennisbron — jouw documenten of database — zodat het in real time accurate antwoorden ophaalt. Ik gebruik wat het beste past bij jouw use case, soms beide samen.
Met welke LLMs werk je — kun je specifiek LLaMA of DeepSeek finetunen?
Ja. Ik werk met LLaMA, DeepSeek, Mistral en GPT-gebaseerde modellen, en kies de juiste op basis van jouw budget, data omvang en of je open-source (self-hosted) of API-gebaseerde deployment nodig hebt.
Blijft mijn data privé tijdens het finetunen?
Ja. Jouw dataset wordt alleen gebruikt om jouw model te trainen en wordt niet gedeeld, hergebruikt of opgeslagen buiten de scope van het project. Als je een ondertekende NDA nodig hebt voordat je gevoelige data deelt, sta ik daarvoor open.
Hoe werkt deployment zodra het model klaar is?
Afhankelijk van jouw setup, deploy ik via een REST API, een Docker container voor self-hosting, of Supabase voor een beheerde backend — wat het beste past bij jouw bestaande infrastructuur en technische comfortniveau.
