Ik bouw een rag ai chatbot getraind op jouw pdf's, website en documenten


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ben je het zat om elke dag dezelfde klantvragen te beantwoorden? Ik bouw RAG chatbots die eerst je eigen documenten doorzoeken voordat ze antwoorden, hun bronnen citeren en aangeven wanneer ze het niet weten.
Wat je krijgt:
Een chatbot getraind op jouw PDFs, website, Notion, Drive of database
Elke antwoord gekoppeld aan de pagina waar het vandaan komt
Veiligheidsmaatregelen, zodat het nooit buiten je data raadt
Overdracht aan je team met de chatgeschiedenis
Een beheerderspagina om op elk moment nieuwe bestanden te uploaden
Website widget, WhatsApp, Telegram of Slack
Hoe het werkt: Ik bekijk je data en schat de kosten, indexeer het in een vector database, bouw en stem de bot af met echte vragen, en lanceer het met een handleiding voor beheer.
Altijd inbegrepen: volledige broncode, setup-documentatie, een video walkthrough, veilige standaardinstellingen (geen hardcoded keys, gevalideerde inputs) en 14 dagen gratis bugfixes.
Stack: Python, FastAPI, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Pinecone, Qdrant, pgvector, Chroma, React, Next.js.
Weet je niet welk pakket het beste bij je past? Stuur me een bericht met je documenten en gebruiksdoel voordat je bestelt.
Maak kennis met Gaurav Bhoi
AIML Engineer
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsmei 2025
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Marathi, Engels, Hindi
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is RAG?
Retrieval-augmented generation. De bot zoekt eerst in je documenten, zodat de antwoorden uit je data komen.
Gaat het dingen verzinnen?
Nee. Guardrails en citaties zorgen dat het betrouwbaar blijft, en als het antwoord niet in je data staat, zegt het dat ook.
Wat kost het om te draaien?
Meestal een paar dollar per maand aan API-kosten voor een klein bedrijf. Ik schat dit vooraf in voordat ik het bouw.
Kan het omgaan met persoonlijke data?
Ja, met toestemming en data-minimalisatie ingebouwd. PII-masking en retentie-instellingen zijn beschikbaar.
Welke vector database gebruik je?
Pinecone, Qdrant, Supabase pgvector of Chroma, gekozen op basis van je budget en schaal.
Kan ik de data zelf bijwerken?
Ja. De RAG Chatbot en Full LLM App pakketten bevatten een uploadpagina voor beheerders.

