Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik doe nlp, machine learning, data science projecten
Generative AI ontwikkelaar RAG, LLMs, NLP, CV, AI-oplossingen
🚀 AI engineer die zich specialiseert in:
• NLP, LLMs & RAG systemen
• AI chatbots & AI agents
• Computer vision oplossingen
• Webapplicaties aangedreven door AI
• LangChain, LlamaIndex & Vector datab...
Over deze dienst
Heb je productieklare NLP & RAG-architectuur nodig? Stop met Settelen voor wrappers.
Hoi, ik ben een AI Engineer die gespecialiseerd is in geavanceerde Natural Language Processing en intelligente retrieval systemen. Ik sluit niet alleen basis API-sleutels aan; ik ontwerp enterprise-grade, full-stack LLM-pijplijnen die geoptimaliseerd zijn voor nauwkeurigheid en latency.
Belangrijkste operationele deliverables:
- Intelligente RAG chatbots: Bouw robuuste Retrieval-Augmented Generation engines. Ik beheer de volledige pijplijn van geavanceerde documentinvoer (PDF, CSV, SQL databases) tot semantische chunking, vectorindexering en reactieve frontend deployment.
- Custom LLM integratie: Omzeil generieke prompt engineering om open-source of commerciële modellen native te implementeren, finetunen en orkestreren, afgestemd op jouw bedrijfslogica.
- Autonome AI agents: Structureren van zeer functionele multi-agent workflows die autonoom kunnen redeneren, tools in real-time kunnen aanroepen en complexe, herhalende bedrijfsprocessen uitvoeren.
- Semantic Vector Data Ops: Ontwerpen van lage-latentie NoSQL vector databases (Chroma, Pinecone, Qdrant) in combinatie met veilige FastAPI backends voor hoge doorvoer tekstverwerking.
Laten we legacy workflows de deur uit doen. Stuur je dataparamenters door.
Mijn portfolio
Andere Data science en ML diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke datavormen kan jouw RAG-pijplijn verwerken?
Ik ontwerp robuuste datainvoer pipelines die in staat zijn om zeer ongestructureerde bedrijfsdata te verwerken. Dit omvat ruwe PDF-corpora, CSV-matrices, JSON-arrays en directe extractie uit relationele SQL- of NoSQL-databases. Als je data gesiloed is, bouw ik de extractielaag om het te vectoriseren.
Hoe voorkom je dat de LLM hallucinaties maakt of feiten verzint?
Ik zet strikte Retrieval-Augmented Generation (RAG) architecturen in. De LLM wordt mathematisch beperkt tot het genereren van antwoorden op basis van semantische chunks die uit je private vectordatabase worden gehaald, waardoor hallucinaties worden voorkomen.
Wordt mijn bedrijfsdata gebruikt om publieke modellen te trainen?
Volledige datagovernance wordt gehandhaafd. Enterprise API's garanderen dat er geen data wordt bewaard voor publieke training. Voor maximale veiligheid kunnen we open-source modellen volledig lokaal op je air-gapped AWS/Azure servers deployen.
Gebruik je alleen prompt engineering, of bouw je echt infrastructuur?
Ik ben een systems architect, geen prompt schrijver. Ik bouw complete backend infrastructuur: ontwikkel FastAPI nodes, configureer NoSQL vector databases (Chroma/Pinecone), voer chunking logica uit en bind retrieval loops native.
Waar deploy je de uiteindelijke AI applicatie?
De deployment past bij jouw stack. Ik containeriseer de pijplijn met Docker voor een nette CI/CD integratie, of deploy inference nodes direct naar schaalbare productie cloud omgevingen zoals Amazon SageMaker of Azure ML Studio.
Ontvang ik de volledige broncode en technische documentatie?
Ja. Je ontvangt de volledige, niet-versleutelde Python/FastAPI broncode, database indexeringsconfiguraties en een uitgebreide Technical Architecture Definition (TAD) waarin alle vectorisatie- en API-routeringsprotocollen worden beschreven.
