Ik maak een aangepaste rag chatbot met langchain en chromadb

Ik bouw een op maat gemaakte Retrieval-Augmented Generation (RAG) chatbot die je documenten kan begrijpen, relevante informatie kan ophalen en contextbewuste antwoorden kan genereren met behulp van moderne LLM-technologie.

Ik ben een AI/ML engineer met praktische ervaring in het bouwen van RAG-systemen met LangChain, ChromaDB, FastAPI, embeddings, vector search en LLMs.

Wat ik kan bouwen

• Chat met PDF / document chatbot
• Aangepaste AI kennisbank chatbot
• Semantische zoeksystemen
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Document Q&A systemen
• ️ Meerdere documenten kennisbanken
• LangChain RAG pipelines
• ️ ChromaDB / vector database integratie
• FastAPI AI backends
• LLM en API integratie
• Dockerized AI applicaties
• ️ AWS deployment

RAG pipeline kan omvatten

Documenttekst Extractie Chunking Embeddings Vector Database Retrieval LLM Context-Aware Answer

Ik kan de pipeline aanpassen op basis van jouw data, applicatievereisten en verwachte gebruikersworkflow.

Technologieën

Python | LangChain | ChromaDB | RAG | LLMs | Embeddings | Vector Search | FastAPI | Docker | AWS

Waarom met mij werken?

AI/ML engineering achtergrond

Ervaring met RAG ontwikkeling in de praktijk

LangChain + ChromaDB ervaring

FastAPI backend ontwikkeling

Vector search en embeddings