Ik bouw data-inname pipelines voor rag en llms

Stop met het voeden van troep aan je AI.

De meeste LLM en RAG (Retrieval-Augmented Generation) projecten falen niet door het model, maar door slechte data-inname. Als je wilt dat je AI nauwkeurig antwoordt, heb je semantische intelligentie en schone datastructuren nodig, niet alleen basis tekstparsing.

Ik ben een Data Engineer en Tech Ops Leader die gespecialiseerd is in het bouwen van razendsnelle, robuuste data pipelines. Ik ontwikkel maatwerkoplossingen om je complexe documenten (PDF's, afbeeldingen, ruwe tekst) te extraheren, schoon te maken en te transformeren tot vector-klare data.

Mijn Tech Stack & Voordeel:

In tegenstelling tot standaard wrappers maak ik gebruik van Python en mijn eigen op Rust gebaseerde infrastructuur om hoge verwerkingssnelheid, laag geheugenverbruik en diepe semantische extractie te garanderen.

Wat ik voor jou kan doen:

• Complexe Parsing: Tekst, tabellen en context extraheren uit rommelige PDFs, Word-documenten en afbeeldingen.
• Data Cleaning & Formatting: Ruwe data omzetten in gestructureerde formaten (JSON, JSONL, Markdown) die klaar zijn voor Vector Databases (Pinecone, Milvus) of fine-tuning.
• Maatwerk RAG Pipelines: End-to-end data flow architectuur op maat voor jouw specifieke zakelijke documenten.