Ik bouw rag-pijplijnen en integreer llms in je systeem


Over deze dienst
Automatische vertaling
Wij bouwen productieklare RAG-pijplijnen die je private data verbinden met grote taalmodellen, waardoor documenten, kennisbanken en interne data worden omgezet in slimme, doorzoekbare systemen.
Dit is geen wrapper voor ChatGPT. Elke pijplijn wordt vanaf de grond opgebouwd met juiste chunking, embedding-strategieën, retrieval-logica en LLM-orchestratie, ontworpen voor nauwkeurigheid en schaalbaarheid.
Resultaten van recente projecten:
- Ignite Ventures gebruikt een RAG-gestuurde laag die leert van elke investering die wordt gedaan in 326 gefinancierde startups, waardoor de evaluatie nauwkeurigheid continu verbetert.
- MOHR Partners verving handmatige documentextractie door een geautomatiseerde pijplijn die schone, gestructureerde data levert op aanvraag voor hun hele portfolio.
Wat je krijgt:
- RAG-pijplijnarchitectuur met LangChain, LlamaIndex, Pinecone en Weaviate
- Intelligente documentzoeking en AI-kennisbanken
- Contextbewuste applicaties verbonden met je private data
- LLM-fijn afstemming op domeinspecifieke data voor precisie
- Volledige API-integratie met je bestaande stack
Gebouwd voor teams die AI-systemen willen die meegaan, niet voor demo’s die in productie kapot gaan.
Stuur me een bericht met je use case. Ik reageer binnen een paar uur.
Maak kennis met Asad A
AI Systems Engineer, Automation and RAG Pipelines
- Afkomstig uitVerenigd Koninkrijk
- Lid sindsmrt 2026
- Gem. reactietijd6 uur
Talen
Engels
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is een RAG-pijplijn en hoe helpt het mijn bedrijf?
RAG verbindt je private data documenten, kennisbanken en interne records met een LLM zoals GPT of Claude. In plaats van generieke AI-antwoorden krijg je nauwkeurige antwoorden gebaseerd op je eigen data. Ideaal voor documentzoeking en interne kennissystemen.
Met welke LLMs en vector databases werk je?
OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, LLaMA en Mistral. Voor vectoropslag gebruik ik Pinecone en Weaviate. Pijplijnen gebouwd met LangChain, LlamaIndex en LangGraph. Ik adviseer de beste stack op basis van je datavolume en nauwkeurigheidseisen.
Kun je een RAG-systeem bouwen met mijn private documenten?
Ja, dat is mijn specialiteit. Ik bouw pijplijnen die PDFs, documenten, spreadsheets en databases inlezen, vervolgens chunken, embedden en indexeren voor slimme retrieval. Je data blijft privé en wordt nooit gebruikt om externe modellen te trainen.
Hoe verschilt dit van gewoon ChatGPT gebruiken?
ChatGPT heeft geen toegang tot je data en geeft generieke antwoorden. Een RAG-pijplijn verbindt een LLM met je echte documenten en kennisbank, zodat elke reactie nauwkeurig en specifiek voor jouw bedrijf is, niet oppervlakkig.
Bieden jullie ondersteuning na oplevering?
Premium omvat 30 dagen ondersteuning na levering. Elk project wordt geleverd met volledige documentatie en een overdrachtsgids zodat je team het systeem zelfstandig kan onderhouden. Uitgebreide ondersteuning op aanvraag.
