Ik ga LLM- en RAG-toepassingen bouwen met LangChain en OpenAI


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik bouw LLM-toepassingen in Python - RAG-systemen die vragen uit jouw documenten beantwoorden, semantisch zoeken en AI-assistenten die aan jouw data gekoppeld zijn. WAT IK BOUW: - RAG document Q&A - stel vragen over jouw PDFs, documenten en website-inhoud, antwoorden met bronverwijzingen - Semantisch zoeken - embeddings + vectorindex (FAISS) boven jouw documentenverzameling - LLM-integratie - OpenAI API verbonden met jouw app, hulpmiddel of workflow (LangChain) - Promptontwerp en antwoordtesten tegen jouw eigen vragen. HOE HET WERKT: 1. Jij deelt jouw documenten en de vragen die het systeem moet beantwoorden 2. Ik deel de documenten op in stukken, embed ze en indexeer ze 3. Ik koppel de LLM + retrieval en test de antwoorden 4. Levering: werkende applicatie / API + setup-notities. Stuur me eerst je use-case - ik vertel je gewoon wat er gebouwd kan worden met jouw documenten voordat je bestelt.
Maak kennis met Vishal Kumar
AI Chatbots Python n8n Automation ML NLP LLM RAG Voice Calls
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsokt 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Hindi, Engels, Duits
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke documenten kan ik gebruiken?
PDF's, Word-bestanden, tekst en webpagina's.
Welke modellen?
OpenAI-modellen via de API, met LangChain. Je gebruikt je eigen API-sleutel - aanbiedergebruik wordt tegen kost verrekend, meestal centen per query.
Blijven de antwoorden geworteld in mijn documenten?
Het systeem haalt uit jouw documenten en geeft bronverwijzingen terug; ik test het op jouw vragen voor levering.
Kan het verbinden met mijn website of app?
Premium omvat een Flask API waarop jouw product kan rekenen.

