Ik maak een aangepaste rag ai chatbot voor je website


Over deze dienst
Automatische vertaling
Houd je klanten niet meer kwijt omdat je website geen vragen kan beantwoorden of leads in real time kan vastleggen.
Ik bouw een krachtige AI chatbot voor je website die getraind is op jouw bedrijfsdata, PDFs, FAQ's en website content met behulp van geavanceerde RAG (Retrieval-Augmented Generation).
Dit is geen eenvoudige chatbot, het is een slimme AI-assistent die nauwkeurige antwoorden geeft op basis van jouw echte bedrijfskennis.
AI chatbot getraind op jouw data
Leadgeneratie (naam, e-mail, telefoon, gebruikersintentie)
Admin dashboard & chatlogs
Tracking van gesprekken in real time
Integratie met WordPress, Shopify, Next.js en op maat gemaakte websites
Veilige en schaalbare backend deployment
Geavanceerde AI Stack:
RAG-architectuur
LangChain / LangGraph
FastAPI backend
PostgreSQL database
Ondersteuning voor OpenAI, Claude & Ollama
Pinecone / Qdrant / pgvector
Perfect voor bedrijven, bureaus, SaaS-producten, klantenservice en AI startup MVPs.
Stuur me een bericht voordat je bestelt om je projectvereisten te bespreken.
Maak kennis met Shahzaib S
Generative AI Engineer and Full Stack Web Developer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsmrt 2022
- Laatste levering1 jaar
Talen
Urdu, Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat maakt LangGraph beter dan een standaard AI-chatbot?
Standaard chatbots volgen starre, lineaire lijnen en breken snel. Een LangGraph-agent gebruikt cyclische state machines en voorwaardelijke routing. Hierdoor kan de agent denken, teruglopen, fouten zelf corrigeren, aangepaste tools gebruiken en strikte bedrijfsregels handhaven zonder hallucinaties.
Hoe werkt het token-beveiligde Admin Dashboard?
Het is een geïsoleerd, beveiligd controlepaneel dat alleen toegankelijk is via je geheime admin-sleutel. Vanuit dit dashboard kun je live chat transcripts monitoren, automatisch vastgelegde sales leads bekijken, gebruiksstatistieken analyseren en de kennisbasis van de agent direct bijwerken.
Hoe volgt de geautomatiseerde Lead Capture functie klanten?
Terwijl de agent met bezoekers chat, haalt hij vanzelf expliciete details op zoals namen, e-mails en projectvereisten. Deze data wordt direct in een persistent PostgreSQL database gelogd en kan een automatische e-mailmelding triggeren naar je inbox.
Kan ik de kennisbasis van de agent bijwerken zonder te coderen?
Ja! Je hoeft geen enkele regel backend Python-code aan te passen. Log gewoon in op je Admin Dashboard, sleep en zet je bijgewerkte PDF's of .txt documenten in de RAG uploader, en het geheugen van de agent wordt direct bijgewerkt op de live site.
Werkt dit op mijn WordPress-site of aangepaste Next.js-thema?
Absoluut. Ik lever de frontend interactielaag als een zeer geoptimaliseerde, responsieve script-widget. Het kan native worden ingebed in je bedrijfs WordPress-thema layout of naadloos worden geïntegreerd in elke moderne React/Next.js component workflow.
Kan dit volledig offline draaien met lokale LLMs?
Ja. Als je strikte dataprivacy hebt, kan ik de volledige FastAPI backend configureren om semantische data lokaal te verwerken met open-source modellen via Ollama (zoals Llama 3 of Mistral) die veilig draaien op je privé server infrastructuur.
Moet ik dure vector database abonnementen kopen?
Nee. Voor standaard implementaties gebruik ik high-performance, lichte vector indexeringsoplossingen zoals ChromaDB of serverless database structuren die volledig gratis werken binnen je applicatie framework, waardoor je enorme infrastructuurkosten bespaart.

