Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een rag ai chatbot voor je documenten en kennisbank
Jeet Majumder
Over deze dienst
Automatische vertaling
Zet je documenten en bedrijfskennis om in een AI-assistent die daadwerkelijk vragen kan beantwoorden uit je data.
Ik bouw een aangepaste RAG (Retrieval-Augmented Generation) AI chatbot die relevante informatie uit je documenten, website, FAQ's, handleidingen, kennisbank of andere goedgekeurde bronnen haalt voordat hij antwoorden genereert.
Wat ik kan bouwen:
- Document Q&A assistenten
- Business kennisbank chatbots
- Klantenservice assistenten
- Interne bedrijfskennis assistenten
- Onderzoeks-/documentassistentes
- Website kennis chatbots
- Aangepaste RAG toepassingen
RAG-mogelijkheden kunnen onder meer omvatten:
- Documentinvoer & verwerking
- Embeddings & vector search
- Retrieval pipeline
- Bronvermeldingen
- Gespreksgeheugen
- Metadata filtering
- Database-/vector database-integratie
- API-integratie
- Aangepaste chatinterface
Ik werk met PDF's, DOCX, websites, FAQ's, handleidingen, rapporten en andere gestructureerde of ongestructureerde kennisbronnen.
Elk project wordt opgebouwd rondom jouw data, use case en benodigde workflow, in plaats van een generiek chatbot sjabloon te gebruiken.
Heb je een kennisbank die je wilt omzetten in een AI-assistent? Laten we het bouwen.
Maak kennis met Jeet Majumder
Jeet Majumder
AIML Engineer
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindssep 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Engels, Bengaals, Hindi
I am an AI/ML Engineer with 2+ years of experience building and deploying AI systems using Python, LLMs, RAG, and Agentic AI. I specialize in designing end-to-end retrieval pipelines, multi-agent workflows, and tool orchestration using LangGraph, FastAPI, and LangSmith to deliver reliable production-grade AI solutions.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kan de AI strikt antwoorden op basis van mijn eigen kennisbank?
Ja. Ik kan het RAG-systeem zo instellen dat het informatie uit jouw documenten, website of kennisbank haalt voordat het een antwoord genereert. Ik kan ook bronvermeldingen toevoegen zodat gebruikers kunnen zien waar de informatie vandaan komt.
Wat gebeurt er als het antwoord niet in mijn documenten te vinden is?
Het systeem kan zo worden ingesteld dat het herkent wanneer relevante informatie niet gevonden kan worden, in plaats van een unsupported antwoord te genereren. Ik kan ook een aangepaste fallback reactie definiëren voor vragen buiten je kennisbank.
Kan ik de kennisbank bijwerken nadat de chatbot is gebouwd?
Ja. Ik kan het systeem zo ontwerpen dat nieuwe of bijgewerkte documenten kunnen worden verwerkt en toegevoegd aan de kennisbank zonder de hele applicatie opnieuw te bouwen. De exacte updateworkflow hangt af van je project en pakket.
Kun je mijn bestaande website, database of bedrijfsysteem verbinden?
Ja. Afhankelijk van het project kan het RAG-systeem verbinding maken met websites, databases, API's, interne applicaties of andere goedgekeurde kennisbronnen. De integratievereisten worden afgestemd op het gekozen pakket.
Hoe ga je om met grote of meerdere documentenverzamelingen?
Ik ontwerp de retrieval pipeline op basis van de grootte en structuur van je kennisbank, inclusief documentverwerking, chunking, embeddings, vector search, metadata filtering en retrieval optimalisatie. Grotere of complexere kennisbanken worden afgehandeld in de hogere pakketten.
