Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik los je rag chatbot, OpenAI en vector retrieval fouten op
Lukicha.
Over deze dienst
Automatische vertaling
Is je RAG chatbot aan het hallucineren, belangrijke feiten vergeten, of zeggen "Ik heb daar geen informatie over" terwijl de antwoorden duidelijk in je documentatie staan?
De meeste RAG-fouten worden niet veroorzaakt door modelproblemen, maar door onjuiste chunk-groottes, ontbrekende token-overlap, embedding-dimensie mismatches, lage gelijkenheidsdrempels of te restrictieve systeem prompts.
Ik inspecteer, debug en repareer je Python, LangChain, OpenAI en Vector DB (Pinecone / ChromaDB) retrieval pipeline zodat je chatbot betrouwbare, accurate antwoorden geeft.
Wat ik voor je kan oplossen: Lage retrieval nauwkeurigheid (afstellen van chunk-grootte, overlap en metadata filtering) Chatbot weigert te antwoorden ondanks dat bron documenten geïndexeerd zijn Hallucinatie verminderen via strikte prompt grounding en broncontext injectie Python integratiefouten in OpenAI API, LangChain en vector stores
Scope grenzen: Gericht op bestaande Python en AI backend retrieval logica. Uitgesloten: volledige frontend UI ontwikkeling, webhosting deployment en volledige database migraties.
Stuur me vooraf een bericht met een korte omschrijving van je probleem zodat ik de scope kan bevestigen!
Maak kennis met Lukicha.
Lukicha.
Python and AI Developer, RAG, LLM and API Specialist
- Afkomstig uitGeorgië
- Lid sindsokt 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Engels
Hi, I'm Luka! I am a CS student and developer specializing in Python, LLM APIs, and RAG architectures.
I help businesses and developers fix broken AI workflows:
• Debug RAG retrieval (chunking, embeddings, top-k tuning)
• Fix malformed JSON outputs using Pydantic schemas
• Resolve Python API, webhook, and Vector DB errors
Clean, documented code and fast delivery guaranteed. Message me anytime!
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat moet ik aanleveren voordat u kunt beginnen?
Stuur alstublieft toegang tot je Python script, Jupyter notebook of GitHub repository, een representatief voorbeeld van je bron documenten (PDF, TXT of Markdown), en 3–5 specifieke vragen waarop je chatbot momenteel fout, onvolledig of lege antwoorden geeft.
Welke vector databases en frameworks ondersteun je?
Ik ondersteun Pinecone, ChromaDB en lichte lokale vector stores, geïntegreerd met Python via LangChain, LlamaIndex en OpenAI of Gemini APIs.
Hoe verifieer en bewijs je dat het retrieval probleem is opgelost?
Ik test de geüpdatete pipeline direct tegen je falende queries om te bevestigen dat relevante chunks worden opgehaald en dat de antwoorden strikt gebaseerd zijn op je context. Samen met de schone code geef ik een duidelijke samenvatting waarin de oorzaak wordt uitgelegd en hoe het is opgelost.
Bouw je de frontend chat widget of regel je server deployment?
Nee. Deze dienst is strikt gericht op het repareren en optimaliseren van de backend AI retrieval pipeline, embedding logica, chunking en prompt grounding. Frontend UI ontwerp, productie hosting en database migraties vallen buiten de scope om snelle levering te garanderen.
Wat als mijn data vertrouwelijk is?
Je hoeft geen gevoelige eigendomsbestanden te delen. Je kunt een geanonimiseerde sample of dummy documenten aanleveren, geformatteerd met dezelfde structuur (headers, tabellen, paragrafen) als je originele data.
