Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een rag-pipeline met langchain en pinecone
Ikram
Over deze dienst
Automatische vertaling
Stop met je AI te voeden met generieke antwoorden. Als je chatbot geen vragen kan beantwoorden uit je eigen documenten, kennisbank of interne data, dient hij je bedrijf niet, hij raadt alleen maar. Ik bouw productieklare Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines die je ruwe documenten omzetten in een slimme, contextbewuste AI-systeem.
Ik heb echte RAG-systemen op grote schaal ontworpen en ingezet, waaronder een AI-assistent op universitair niveau die honderden studentenvragen behandelt met responsetijden onder de seconde. Mijn pipelines gebruiken LangChain voor orkestratie, Pinecone voor vectoropslag, en Groq of OpenAI voor LLM-inference met LRU-caching en asynchrone datafetching om de latentie te minimaliseren.
Of je nu PDFs wilt doorzoeken, website content wilt scrapen, verbinding wilt maken met een SQL-database, of honderden documenten wilt invoegen in een doorzoekbare kennisbank, ik ontwerp de volledige pipeline van data-invoer tot de uitgerolde API-endpoint. Dit is geen tutorial, dit is dezelfde architectuur die ik voor productieklanten bouw.
Wat je krijgt: een volledig functionele RAG-pipeline die relevante context uit je data haalt voordat hij een antwoord genereert. Dit betekent geen hallucinaties meer, geen generieke antwoorden meer
Maak kennis met Ikram
Ikram
AI Engineer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsjul 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Engels
AI Engineer & Full-Stack Developer with hands-on experience building real-world systems: RAG pipelines, agentic AI chatbots, computer vision (YOLO/CNN), and workflow automation using Playwright and LLMs. Full-stack skills across Python, Laravel, React, and Node.js let me handle both the AI layer and the product around it.
I've delivered university AI assistants, trading automation platforms, quiz-solving automation bots, and enterprise CMS systems. I care about clean, working code and hitting deadlines.
Tell me what you need built I'll tell you honestly if it's a fit and how I'd approach it
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke databronnen kan je verbinden met mijn RAG-pipeline?
Ik kan PDFs, Word-documenten, platte tekstbestanden, website-URL's (gescraped), Notion-pagina's, SQL-databases en CSV/JSON datasets invoegen. Voor de Standard en Premium pakketten kan ik meerdere bronnen combineren in één samenhangende kennisbank.
Heb ik mijn eigen OpenAI of Groq API-sleutel nodig?
Ja, je hebt je eigen API-sleutel nodig voor de LLM-provider (OpenAI, Groq, Anthropic, of Hugging Face). Ik help je er een te krijgen als je die nog niet hebt. De kosten voor API-aanroepen zijn meestal heel laag voor RAG-workloads.
Wat is het verschil tussen Basic en Standard?
Basic ondersteunt één databron met eenvoudige chunking en retrieval. Standard voegt meerdere databronnen toe, geavanceerde chunking (recursief, semantisch), caching voor snellere antwoorden, asynchrone retrieval en een chat-widget frontend.
Kan dit integreren met mijn bestaande website of applicatie?
Ja. Standard bevat een eenvoudige chat-widget, en Premium integreert volledig in je bestaande app via API. Ik werk met React, Next.js en vanilla JavaScript frontends.
Welke hosting/deploy opties zijn er?
Ik kan je RAG-pipeline deployen op Render, Railway, AWS of je eigen VPS. Voor Basic lever ik de code met setup-instructies. Voor Standard en Premium verzorg ik de deployment.
Hoe nauwkeurig zullen de antwoorden zijn?
RAG vermindert hallucinaties aanzienlijk vergeleken met directe LLM-aanroepen omdat elk antwoord gebaseerd is op je opgehaalde documenten. Het Premium pakket voegt reranking toe voor nog betere relevantie. Nauwkeurigheid hangt ook af van de kwaliteit en structuur van je bron documenten.
