Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een rag chatbot met aangepaste kennisbasis met Python
Muhammad H
Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik maak een productieklare RAG (Retrieval-Augmented Generation) chatbot die vragen beantwoordt op basis van JOUW data documenten, websites of databases met Python, LangChain en OpenAI of Claude.
Wat ik lever:
Documentinname pipeline PDF, DOCX, TXT, HTML, CSV of webpagina's
Slimme chunking en embeddings met Pinecone of pgvector
Nauwkeurige antwoorden met bronvermeldingen om hallucinaties te verminderen
Gespreksgeheugen voor natuurlijke multi-turn chat
FastAPI backend met schone REST endpoints
Beheerendpoint om je kennisbasis te uploaden en bij te werken
Docker-klare code met ondersteuning voor AWS deployment
Ik heb RAG-systemen gebouwd die in echte producten worden gebruikt, waaronder een multi-tenant enterprise RAG chatbot (MeiChat) die meerdere klanten bedient vanuit aangepaste kennisbases.
Technologieën: Python, LangChain, LangGraph, OpenAI GPT-4o, Claude, Pinecone, pgvector, PostgreSQL, Redis, FastAPI, Docker, AWS
Of je nu een eenvoudige document Q&A bot nodig hebt of een volledig productie systeem met citaties, geheugen en monitoring, ik lever schone, schaalbare code die werkt.
Maak kennis met Muhammad H
Muhammad H
AI Engineer specializing in LLM Agents RAG Systems Python and FastAPI
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsjul 2026
Talen
Engels, Urdu, Punjabi
I build production AI systems - AI agents, RAG pipelines, LLM applications, and multi-tenant SaaS backends - using Python, FastAPI, LangGraph, and PydanticAI. Over 5 years I have shipped agentic assistants with tool calling and real-time streaming, multi-tenant RAG chatbot platforms with Pinecone and OpenAI/Claude integrations, and scalable backend systems on AWS with PostgreSQL, Redis, and Docker. I work with startups and product teams who need AI that works in production, not just demos. Let's connect.
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke databronnen kan de chatbot gebruiken?
PDF, DOCX, TXT, HTML, CSV bestanden, websites en databases zoals PostgreSQL. Ik bouw een ingestie pipeline die je content opsplitst en embedden in een vector database zoals Pinecone of pgvector.
Gaat de chatbot dingen verzinnen (hallucineren)?
Ik baseer elk antwoord op jouw data met retrieval en voeg bronvermeldingen toe. Als het antwoord niet in je kennisbasis staat, zegt de bot dat in plaats van te gokken. Ik stem ook prompts en retrieval-instellingen af voor maximale nauwkeurigheid.
Kun je het deployen en integreren met mijn website?
Ja. Ik lever Docker-klare code, kan het deployen naar AWS en een schone REST API aanbieden die je kunt koppelen aan elke website of app. Na je bestelling stuur ik een korte vragenlijst om je data bronnen en wensen te verzamelen.
