Ik zet semantic search, rag chatbot, llm pipeline fastapi, faiss en custom ai op

Geef je projectdoelen, dataset of gegevensbron (indien beschikbaar), doelgebruik (bijvoorbeeld chatbot, semantisch zoeken, Q&A) en eventuele voorkeuren voor deployment (cloud provider, API-specificaties, etc.) door.

Ik gebruik vooral Python, FastAPI, LangChain, FAISS/Chroma, OpenAI of Hugging Face embeddings en Docker voor containerisatie. Als het nodig is, kan ik ook Redis, Weaviate of Pinecone integreren.

Ja, ik kan transformer-modellen (BERT, SentenceTransformers, etc.) finetunen of aanpassen met jouw gelabelde data indien nodig, afhankelijk van het Gig-pakket of een aangepaste aanbieding.

Absoluut. Elk project omvat het genereren van embeddings, FAISS/Chroma indexering en retrieval-logica die geoptimaliseerd is voor latency, nauwkeurigheid en schaalbaarheid.

Ja — RAG-pijplijnen maken deel uit van mijn kernservice. Ik integreer retrieval-lagen met LLM-gebaseerde generatie voor nauwkeurige, contextbewuste antwoorden.

Ja. Ik kan je pipeline verbinden met OpenAI, Anthropic of lokale modellen (Ollama, Hugging Face Transformers), afhankelijk van jouw voorkeur voor setup.

100%. Ik volg strikte vertrouwelijkheidspraktijken — je datasets, modellen en APIs blijven privé en worden nooit gedeeld of hergebruikt buiten jouw project.

Ja — elke oplevering bevat code-documentatie, setup-gidsen en Docker-instructies voor reproduceerbare deployments op jouw infrastructuur.