Ik ga een python rag-chatbot bouwen voor jouw documenten

Wil je jouw privé bedrijfsdocumenten, PDFs of databases koppelen aan maatwerk AI-modellen zoals GPT-4, Claude of Llama? Je bent hier aan het juiste adres! Ik ben een Python-ontwikkelaar die gespecialiseerd is in het bouwen van productie-klare Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines en autonome AI-agent-systemen die naadloos aansluiten bij jouw exacte workflow. ### Wat ik aanbied: Aangepaste document-laders: data uit PDFs, CSV-bestanden, Notion of SQL-databases extraheren en opschonen. Geavanceerde vectorzoektocht: hybride retrieval (BM25 + Dense) met Cohere/BGE-re-ranking voor maximale nauwkeurigheid. Vector-DB setup: integratie met Pinecone, ChromaDB, Qdrant, PGVector of Milvus. Multi-agent-systemen: autonome AI-agents met LangChain, LlamaIndex of CrewAI. Demo UI & backend: interactieve Streamlit/Gradio-frontends of FastAPI-integratie. ### Waarom met mij werken? Schoon, modulair en goed gedocumenteerde Python-code. Kosten-efficiënte token-routing om de API-kosten van LLM laag te houden. Privacy-opties om 100% offline lokale RAG te implementeren met Ollama.