Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik maak professioneel een rag kennisbank van je documenten
ML-ingenieur
Ik ben een AI/ML Engineer die zich specialiseert in het bouwen van praktische AI-systemen, met een sterke focus op RAG, LLM-toepassingen en vector databases.
Ik werk met technologieën zoals Python, L...
Over deze dienst
Wil je je documenten omzetten in een betrouwbare kennisbank voor een AI- of RAG-toepassing?
Ik transformeer je documenten in een RAG-klare kennisbank door je data te extraheren, schoon te maken, te verdelen, te embedden en op te slaan in een vector database.
Als een AI/ML Engineer gespecialiseerd in Generative AI, Retrieval-Augmented Generation (RAG), LLM-toepassingen, embeddings en vector databases, richt ik me op het creëren van gestructureerde en retrieval-vriendelijke data die in jouw AI-systeem kunnen worden geïntegreerd.
Wat ik voor je kan doen:
Tekst extraheren en schoonmaken uit PDF, DOCX, TXT
Onnodige of herhalende inhoud verwijderen
Documenten splitsen in geoptimaliseerde tekstchunks
Chunkgrootte en overlap instellen
Genereren van vector embeddings
Gebruik maken van nuttige metadata zoals bron, document-ID en chunk-ID
Embeddings opslaan in ChromaDB, Qdrant of andere ondersteunde vector databases
Een gestructureerde RAG kennisbank maken die klaar is voor retrieval
Data organiseren voor LangChain en LLM pipelines
Basis retrieval testen om te controleren of je kennisbank correct werkt
Ideaal voor:
AI chatbots
RAG-toepassingen
Document Q&A systemen
Klantenservice kennisbanken
Onderzoek
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke soorten documenten kan je verwerken?
Ik kan werken met PDF, DOCX, TXT, CSV, JSON, Markdown en andere tekstgebaseerde formaten.
Wat krijg ik nadat het werk is voltooid?
Afhankelijk van je pakket ontvang je een RAG-klare dataset, gegenereerde embeddings, metadata en een geconfigureerde vector database zoals ChromaDB of FAISS, klaar om te worden geïntegreerd in je RAG- of LLM-toepassing.
Welke vector databases ondersteund je?
Ik kan werken met populaire vector databases en vector stores zoals ChromaDB, FAISS, Qdrant en Pinecone. De keuze kan gebaseerd zijn op de eisen van je project.
