Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een productieklare rag-systeem om te chatten met je documenten met behulp van llm
Aangepaste NLP, RAG en LLM systemen gebouwd voor productie, niet alleen demo's
De meeste AI-projecten mislukken omdat ze nooit verder komen dan demo's. Ik bouw echte werkende oplossingen.
Ik maak NLP-pipelines, RAG-systemen, AI-agenten en automatiseringen voor echt zakelijk geb...
Over deze dienst
Wil je vragen stellen rechtstreeks aan je PDFs, documenten of
interne data en direct nauwkeurige, bron-gebaseerde antwoorden krijgen?
Ik bouw productieklare RAG-systemen die je privé-
documenten verbinden met een krachtig LLM zodat je team
precieze, hallucinatieloze antwoorden krijgt van JOUW data, niet van algemene AI-voorspellingen.
WAT IK BOUW:
Op maat gemaakte RAG-pipeline (end-to-end, volledig gedocumenteerd)
Documentinvoer (PDF, Word, Excel, CSV, Notion, URLs)
Vector database setup (FAISS, Pinecone, Chroma)
Semantische + hybride retrieval (BM25 + dense vectors)
LLM-integratie (GPT-4, Claude, LLaMA, Mistral)
Conversatiegeheugen & bronvermelding
FastAPI / Streamlit UI + Docker deployment
PERFECT VOOR:
Bedrijven die interne kennisbanken raadplegen
Juridische, gezondheidszorg- & financiële documentteams
SaaS-oprichters die AI-kennisproducten bouwen
De meeste RAG-tools zijn demo’s. Ik bouw systemen die in
productie werken met juiste chunking, her-ranking en
hallucinatiereductie vanaf dag één.
Stuur me een bericht VOOR je bestelt, ik bevestig de juiste
architectuur voor jouw specifieke gebruiksgeval.
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke soorten documenten kan het RAG-systeem verwerken?
Het systeem kan PDFs, Word-documenten (DOCX), Excel-spreadsheets, CSVs, platte tekstbestanden, Markdown-bestanden, Notion-exporten en web-URL’s verwerken. Voor de standaard- en premium-pakketten bouw ik een multi-format invoer pipeline die al deze types in één verenigd systeem behandelt.
Zal het RAG-systeem hallucineren of antwoorden verzinnen?
Dit is precies wat RAG voorkomt. In tegenstelling tot standaard LLMs die antwoorden genereren op basis van trainingsdata, haalt mijn RAG-systeem echte passages uit je documenten en genereert vervolgens antwoorden gegrond in die opgehaalde inhoud.
Heb ik mijn eigen OpenAI of LLM API-sleutel nodig?
Voor cloud-gebaseerde LLMs zoals GPT-4 of Claude, ja - je hebt je eigen API-sleutel nodig (gefactureerd door OpenAI/Anthropic volgens hun standaardtarieven). Ik kan het systeem ook bouwen met volledig open-source, lokaal draaiende modellen zoals LLaMA of Mistral die geen API-sleutel vereisen en geen doorlopende kosten hebben.
Hoeveel documenten kan het systeem aan?
Het standaardpakket is geoptimaliseerd voor tot 500 documenten of ongeveer 50MB tekstinhoud. Het premium-pakket gebruikt schaalbare vector-databases (Pinecone of Weaviate) die miljoenen documenten aankunnen en meegroeien met jouw behoeften.
Kan ik het systeem zelf onderhouden en updaten?
Ja - dat is een kernonderdeel van elke levering. Je ontvangt schone, goed gedocumenteerde Python-code, een gedetailleerde README en stapsgewijze instructies voor het toevoegen van nieuwe documenten, het updaten van de kennisbank en het uitrollen van updates.
Kan je het RAG-systeem integreren in mijn bestaande website of app?
Ja. Elke standaard- en premium-levering bevat een FastAPI backend met REST-endpoints, wat betekent dat het RAG-systeem kan worden geïntegreerd in elke bestaande applicatie - webapp, mobiele app, Slack-bot, klantenservice- of interne dashboard.
