Ik bouw geavanceerde rag, graph rag en agentic rag met citaties


Over deze dienst
Automatische vertaling
Algemene "chat met je PDFs" tools werken niet goed bij complexe bedrijfsgegevens. Je hebt RAG nodig die relaties, multi-hop vragen en vage queries aankan.
Ik ben Junaid, een full-stack ontwikkelaar uit het Verenigd Koninkrijk. Ik bouw geavanceerde, graph- en agent-gebaseerde RAG-systemen - inclusief een multi-tenant knowledge base die live staat in mijn portfolio.
Wat ik maak:
Geavanceerde RAG: hybride retrieval (semantisch + zoekwoord + reranking), query herschrijven, multi-doc fusion, bronvermeldingen met confidence scores.
Graph RAG: knowledge graph extractie, entity-aware retrieval, multi-hop reasoning over Neo4j of in-memory graphs.
Agentic RAG: LLM agents die bepalen wat ze ophalen, toolgebruik, zelfcorrigerende loops via LangGraph.
Elk order bevat:
- Production-ready systeem, geïmplementeerd en live
- Schone, commentaar gevulde broncode, 100% van jou
- Architectuurdiagram en setup-gids
- 14 dagen garantie op bugfixes na levering
Technologie: Next.js, Node.js, FastAPI, OpenAI / Claude, LangChain, LangGraph, ChromaDB / Qdrant
Het beste voor enterprise teams, adviesbureaus, AI-startups en iedereen wiens documenten te complex zijn voor naïeve RAG.
Stuur me je use case + voorbeeld documenten. Ik reageer binnen 24 uur met een architectuurvoorstel.
Maak kennis met Junaid
AI chatbots, RAG systems and MERN SaaS apps
- Afkomstig uitVerenigd Koninkrijk
- Lid sindsokt 2025
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is het verschil tussen geavanceerde RAG, graph RAG en agentic RAG?
Advanced RAG verbetert retrieval met hybride search en reranking. Graph RAG modelleert entiteitrelaties voor multi-hop vragen zoals 'welke engineer werkte aan welk project'. Agentic RAG gebruikt LLM agents om retrieval te bepalen en in stappen te redeneren. Ik kies op basis van jouw data.
Welke type heb ik nodig?
Onafhankelijke documenten en directe vragen → Advanced RAG. Data met relaties (organigrammen, producten gekoppeld aan leveranciers) → Graph RAG. Vragen die redenatie over meerdere bronnen vereisen → Agentic RAG. Deel voorbeeldvragen en ik adviseer je de juiste te kiezen.
Welke documentformaten ondersteun je?
PDF's, Word, platte tekst, Markdown, HTML pagina's, Notion exports, Confluence exports, Google Docs (via export), en elke bron met een API.
Zijn mijn gegevens veilig?
Ja. Jouw data draait op infrastructuur die jij controleert. Geen trainingsdata wordt naar OpenAI / Anthropic gestuurd voor modeltraining (alleen inferentie). Ik kan volledig air-gapped implementeren met open-source modellen (Llama, Mistral) op aanvraag.
Kun je een bestaande RAG implementatie verbeteren of migreren?
Ja — ik bied architectuuraudits en migratie aan als Premium add-on. Stuur me je repo of stack en ik geef een offerte.

