Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een AI-agent met rag, langgraph, langchain, llamaindex en n8n
Ilyas N
Over deze dienst
Automatische vertaling
De meeste AI-chatbots presenteren enkel een model: ze klinken overtuigend, hallucineren en kunnen niets doen. Bedrijven hebben een agent nodig die redetereert over echte data, actie onderneemt en in productie werkt.
Ik bouw op maat gemaakte AI-agents met Python, FastAPI, LangChain, LangGraph en LlamaIndex:
Gegronde RAG-antwoorden komen uit jouw documenten en worden van bronnen voorzien. Als het antwoord niet in jouw data staat, zegt de agent dat ook, in plaats van er zelf een te verzinnen.
Gereedschap gebruiken is handelen, niet alleen praten: zoekt in jouw kennisbank, roept API's aan, praat webdata uit en werkt je CRM bij.
Geheugen &
trouwt aan: meervoudige geheugen- en LangGraph-staatmachines maken gedrag voorspelbaar en debugbaar, niet fragiel prompting-keten.
Automatisering &
spraak: n8n-workflows verbinden de agent met Telegram, WhatsApp, e-mail, Sheets en jouw CRM; STT/TTS voor spraakagents.
Je krijgt schone, gedocumenteerde code die jij volledig bezit.
Stuur me een bericht voordat je bestelt en vertel me wat je aan het bouwen bent; ik zeg je eerlijk of het geschikt is.
Maak kennis met Ilyas N
Ilyas N
AI Engineer, LLM Agents, RAG and n8n Automation
- Afkomstig uitOezbekistan
- Lid sindsapr 2025
- Laatste levering6 maanden
Talen
Russisch, Engels
I build AI agents, RAG systems and n8n automations that replace manual work in real businesses.
• AI agents & RAG: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, pgvector
• n8n workflows: CRM, email, e-commerce, self-hosted setup
• Telegram/WhatsApp bots with AI, quizzes, lead funnels
• Scrapers, Python/FastAPI backends, API integrations
Clear scope first, working version early, then iterations. Clean, documented solutions, no black box.
Send me a short description of your task and I'll suggest an approach.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is het verschil tussen een RAG-agent en een normale chatbot?
Een normale chatbot geeft antwoorden op basis van wat het model heeft onthouden, waardoor het feiten kan verzinnen. Een RAG-agent zoekt eerst in jouw documenten, geeft uitsluitend antwoorden op basis van wat het vindt, citeert de bron en zegt “Ik weet het niet” wanneer het antwoord niet in jouw data staat.
Mijn documenten zijn vertrouwelijk. Is dat veilig?
Ja. Jouw data staat in jouw eigen database, en ik kan alles self-hosted op jouw server draaien. Voor strikte privacy kan ik een lokaal open-source model gebruiken, zodat niets jouw infrastructuur verlaat. Met cloud-LLMs wordt alleen de benodigde tekst voor elk antwoord naar de API van de leverancier gestuurd.
Kan de agent verbinding maken met mijn bestaande tools: CRM, API's, spreadsheets?
Ja. Met n8n en Python koppel ik het aan alles met een API of webhook: CRMs, Google Sheets, databases, e-mail, Telegram, WhatsApp. De agent praat niet alleen, hij kan data lezen, records aanmaken en acties triggeren.
Waarom specifiek voor LangChain en LangGraph?
LangChain biedt beproefde bouwstenen (retrievers, tools, memory). LangGraph voegt expliciete toestand en controleflow toe, waardoor het gedrag van de agent voorspelbaar en debugbaar is, niet een fragiele prompt-keten. Als jouw taak slechts een eenvoudige n8n-workflow vereist, laat ik het je weten en bespaar ik je geld.
In welke kanalen kan de agent werken?
Telegram, WhatsApp, een chat-widget op jouw website, Slack of e-mail. Spraak (spraak-naar-tekst en tekst-naar-spraak) is mogelijk in het Premium-pakket. Vertel me waar jouw klanten zich bevinden, dan stel ik de beste match voor.
