Ik bouw een veilig rag-systeem met vector database en bronvermeldingen


Level 1
Over deze dienst
Automatische vertaling
Stop met het gebruiken van chatbots die hallucineren. Een RAG-systeem baseert de antwoorden van je AI op je echte documenten, databases of kennisbank, waarbij elk antwoord een bronvermelding krijgt. Deze dienst levert een productie RAG-pijplijn met vector database, retrieval-optimalisatie en bron-gebonden outputs die je kunt inzetten en monitoren.
Wat is inbegrepen: documentinvoer (PDF, DOCX, web, Markdown), chunking afgestemd op jouw content, selectie van embedmodel, setup van vector DB (Pinecone, ChromaDB, of pgvector), hybride retrieval, bronvermeldingen en basis evaluaties voor retrieval-kwaliteit.
Portfolio bewijs: Ik heb een Secure RAG AI-agent gebouwd met LangChain, FAISS en ChromaDB, met een veilige document-embed pipeline en bron-gebonden antwoorden, geïmplementeerd met FastAPI en Docker. Volledige broncode op mijn GitHub (MuhammadBilal0021/rag-document-assistant).
Niet inbegrepen: training van aangepaste embed modellen, een volledige chat UI (zie mijn AI Web App dienst), migratie van bestaande data warehouses.
Om te beginnen: stuur me een bericht.
1. op welke documenten/data het RAG-systeem moet baseren,
2. welke vragen gebruikers zullen stellen,
3. jouw verwachte query-volume.
Maak kennis met Muhammad Bilal
Data Scientist
Level 1
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsjul 2020
- Gem. reactietijd2 uur
- Laatste levering3 maanden
Talen
Urdu, Engels, Duits, Spaans
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke vector database moet ik gebruiken?
ChromaDB als je open-source en zelf-hosted wilt. Pinecone als je volledig beheerd wilt. pgvector als je al PostgreSQL gebruikt. Ik adviseer op basis van jouw schaal en budget.
Hoe voorkom je hallucinaties?
Hybride retrieval haalt de juiste context op, prompting instrueert het model om alleen uit die context te antwoorden, en een faithfulness eval markeert ongegronde antwoorden.
Kan het meer dan 50K documenten aan?
Ja, op het Premium niveau, met metadata filtering en een schaalbare vector DB. Embedkosten worden rechtstreeks door je API-provider gefactureerd.
Ondersteun je documenten in andere talen dan Engels?
Ja, met meertalige embed modellen die meer dan 100 talen ondersteunen.
