Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik engineer enterprise neo4j graphrag en hybride zoekfunctie
AI Systems Architect, autonome zwermen, MCP, GraphRAG, Claude, n8n
Als AI Systems Architect (meer dan 5 jaar) help ik bedrijven bij het bouwen van slimme, veilige AI-systemen die klaar zijn voor dagelijks gebruik.
Of je nu autonome agents, secure GraphRAG of complex...
Over deze dienst
Traditionele Retrieval-Augmented Generation (RAG) faalt bij cross-document synthese en relationele queries, wat leidt tot kostbare hallucinaties. Om de complexe data-topologie van je enterprise nauwkeurig te kunnen opvragen, heb je een hybride GraphRAG-architectuur nodig.
Ik ontwikkel veilige, zero-hallucination vector- en knowledge graph zoekmachines met behulp van Neo4j, Pinecone en LlamaIndex. Door je ongestructureerde data te koppelen aan expliciete relaties, navigeert de LLM door exacte entiteiten, wat garandeert dat de antwoorden volledig gebaseerd zijn op je privé bedrijfsdata.
Zakelijke ROI & opleveringen:
- Ongeëvenaarde precisie: Combineert semantische vector search met deterministische graph traversal.
- Bronvermelding en verificatie: Afgedwongen verificatielussen zorgen dat elke output de exacte documentregel citeert.
- Kostenbesparing: Implementatie van semantische cachinglagen verlaagt de maandelijkse LLM API-kosten aanzienlijk.
- Volledige privacy: Complete AI data-soevereiniteit via veilige indexering; je data wordt nooit gebruikt om publieke modellen te trainen.
Van plat document zoeken naar slimme bedrijfsgeheugen.
Bespreek het met mij voordat je bestelt!
Databasetype:
Grafiekendatabase
•
Overige
Platform:
firebase
•
MySQL
•
neo4j
•
PostgreSQL
•
SQLite
•
SQL Server
•
Overige
Expertise:
Big data
•
Datastructuur
•
Design
•
NoSQL
•
Prestaties
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is het voordeel van GraphRAG ten opzichte van standaard vector RAG?
Standaard RAG heeft moeite met het verbinden van concepten over meerdere uiteenlopende documenten. GraphRAG structureert data in een Knowledge Graph (knopen en verbindingen), waardoor de AI expliciete relaties kan begrijpen en uitgebreide antwoorden kan geven op holistische, cross-document queries.
Hoe voorkom je dat de AI gevoelige data lekt naar onbevoegde gebruikers?
Enterprise-architecturen bevatten Role-Based Access Control (RBAC) op de retrieval-laag. Het systeem haalt en verwerkt alleen contextchunks waar de geauthenticeerde gebruiker expliciet toegang toe heeft.
Welke formaten interne data kan deze knowledge engine inladen?
De pipeline ondersteunt multi-modale inname, naadloos synchroniserend met PDFs, DOCX, Notion-werkruimtes, Google Drive-repositories, Slack-archieven en live SQL/PostgreSQL databases.
