Ik maak een rag ai chatbot die alleen uit je documenten en pdf's antwoordt


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik bouw een multi source RAG-systeem van documenten, pagina's en een database.
GIG-BESCHRIJVING:
Een echte RAG chatbot leest je documenten en geeft alleen antwoorden op basis daarvan. Het raadt niet en haalt geen informatie uit algemene modelkennis. De meeste chatbot-gigs zijn nu geen code wrappers zonder echt iets erachter. Ik bouw de daadwerkelijke retrieval pipeline.
Ik gebruik OpenAI embeddings, een vector database en goede chunking zodat elk antwoord gebaseerd is op jouw echte content. PDFs, Word-bestanden, webpagina's, FAQ's, productcatalogi, interne wiki's, wat het ook moet weten.
Ik heb dit exacte systeem gebouwd voor een live AI support platform met echte gelijktijdige gebruikers, dus dit is niet mijn eerste build. Ik weet waar RAG faalt, slechte chunking, zwakke retrieval, verzonnen antwoorden, en ik ontwerp daar eerst omheen.
Wat je krijgt:
Documentinname en chunking pipeline.
Vector database setup (Pinecone, Supabase of vergelijkbaar).
OpenAI aangedreven retrieval en gegronde antwoorden.
Chat widget of hosted chat link.
Bronvermeldingen bij elk antwoord.
Stuur me de documenten of links waarop je wilt dat het getraind wordt en ik geef je de echte scope voordat je bestelt. Wil je eerst zien hoe het werkt? Vraag om een live demo link voordat je je verbindt.
Maak kennis met Hamza Nafasat
Nextjs Nodejs Bug Fix and AI Chatbot Integration Developer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsmrt 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Urdu, Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere Software development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Uit welke documenten kan de chatbot leren?
PDF's, Word-bestanden, platte tekst, webpagina's en FAQ's. Stuur wat je hebt en ik vertel je of het eerst geconverteerd moet worden.
Zal de chatbot antwoorden verzinnen als hij iets niet weet?
Nee. Een echte RAG-opstelling geeft alleen antwoord op basis van jouw content en zegt dat het het niet weet in plaats van te gokken.
Waar kan de chatbot wonen?
Ja. Je kunt nieuwe documenten toevoegen na de levering en de chatbot wordt daaruit bijgewerkt. Ik kan dit zo instellen dat jij het zelf beheert.
Waar kan de chatbot actief zijn?
De meeste klanten willen een website widget. Ik lever het ook als een WhatsApp-bot, een Slack-bot of gewoon een API.
Hoe verschilt dit van een goedkope no code chatbot?
No code tools slaan meestal echte retrieval over en stoppen gewoon je document in de prompt, wat problemen geeft naarmate de content groeit. Ik bouw in plaats daarvan goede chunking en vector search.
