Ik bouw een genai of llm applicatie op Google Cloud Platform met Vertex AI


Vetted Pro
Level 1
Gescreend door Fiverr Pro
LSI Analytics is geselecteerd door het team van Fiverr Pro vanwege diens expertise.
Over deze dienst
Automatische vertaling
Wil je een AI applicatie op Google Cloud bouwen, zoals een chatbot die je bedrijfsdata kent
een LLM die antwoord geeft op basis van je documenten, of een AI-agent
die een workflow automatiseert met Gemini?
Je bent op de juiste plek.
LSI Analytics is een in Duitsland gevestigde AI- en data-engineering team dat gespecialiseerd is
in LLM applicaties, RAG pipelines en GenAI systemen op Google Cloud Platform
en Azure. We hebben AI-oplossingen geleverd voor klanten in financiën, onderwijs
en e-commerce.
Momenteel bouwen we AI-systemen voor klanten in de luchtvaart en productie
geen demo’s, maar productie-implementaties in actief gebruik.
Wat we bouwen op GCP:
- Vertex AI Gemini integratie voor chat en analyse
- RAG pipelines met Vertex AI Search en BigQuery of GCS als knowledge base
- BigQuery als directe RAG bron gestructureerde data voor Gemini antwoorden
- LangChain / LangGraph agent systemen die op Cloud Run draaien
- GCP Document AI voor PDF, DOCX en audio transcriptie pipelines
- Monitoring en evaluatie pipelines voor de kwaliteit van LLM output
Neem eerst contact op voordat je bestelt, zodat we je use case en GCP stack kunnen bevestigen.
Maak kennis met LSI Analytics
Vetted Pro
AI and Data Solutions That Actually Ship
Level 1
LSI Analytics maakt deel uit van de Fiverr Pro-catalogus en is zorgvuldig uitgekozen door het Fiverr Pro-team vanwege zijn of haar vaardigheden en expertise.
Gescreend voor
AI-development
Chatbot development
Data engineering
Data science en ML
- Afkomstig uitDuitsland
- Lid sindsjul 2023
- Gem. reactietijd2 uur
- Laatste levering6 dagen geleden
Talen
Tamil, Duits, Engels, Frans
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Met welke GCP AI modellen werk je?
Gemini 2.5 Pro, Gemini 2.5 Flash en open-source modellen via Vertex AI Model Garden, waaronder Mistral en Llama. We gebruiken ook text-embedding-004 voor vector search. De modelkeuze hangt af van je kosten, kwaliteit en latency-eisen — we adviseren vooraf.
Kun je een RAG chatbot bouwen met onze interne documenten?
Ja — dit is het Vertex RAG Build pakket. Jij levert je documenten (PDF, DOCX, webpagina’s, database exports) en wij bouwen de volledige ingestion, embedding, retrieval en generation pipeline op GCP. BigQuery tabellen kunnen ook als bron dienen.
Blijft de AI data in de EU en is het GDPR compliant?
Ja. We configureren standaard alle Vertex AI en GCS resources in EU-regio’s (europe-west1, europe-west4). Geen data verlaat de EU. Dit is cruciaal voor DACH financiële diensten, gezondheidszorg en organisaties onder GDPR verplichtingen.
Kun je dit integreren met ons bestaande GCP data platform of BigQuery?
Ja — BigQuery als RAG knowledge source is een patroon dat we regelmatig bouwen. Als je al gestructureerde data in BigQuery hebt, verbinden we Vertex AI Search direct ermee. Duplicatie van data in een aparte vector store is niet nodig.
Kun je dit ook op Azure doen in plaats van GCP?
Ja. We bieden een aparte Azure RAG dienst met Azure OpenAI, AI Search en Container Apps. Veel klanten gebruiken een hybride aanpak — GCP voor data, Azure voor AI endpoints. We adviseren je over de beste aanpak voor jouw bestaande infrastructuur voordat je bestelt.

