Ik ga AI-gestuurde webfuncties bouwen met LLM Rag API-integratie.

Transformeer uw website in een AI-gestuurd product: semantisch zoeken, vraag- en antwoordsessies over documenten, content met LLM-ondersteuning en veilige backend-API's met behulp van RAG, embeddings en vectordatabases. Ik integreer LLM-functies in bestaande websites of bouw lichtgewicht gebruikersinterfaces (Next.js/React) + Node/serverless API's voor het verwerken van gegevens, embeddings, het ophalen van informatie en het aansturen van prompts.

Wat je krijgt: een ingestiepipeline voor je documenten, embeddings, een vectordatabase-configuratie (Pinecone/Qdrant/Supabase), backend-endpoints voor het orkestreren van retrieval- en LLM-aanroepen, frontend-componenten (zoekvak, assistentwidget, antwoorden op de pagina), kostenbeheer (tokenlimieten, caching), webhook-/sleutelbeveiliging en implementatieklare configuraties.

De technologieën die ik gebruik: Next.js, React, Node/Express of serverless, Postgres/Supabase, Pinecone/Qdrant/Weaviate, OpenAI/Anthropic/Mistral (of uw eigen provider). Ik volg de gangbare productiepraktijken: webhook-ondertekening, omgevingsvariabelen, rate limiting en minimale logging voor privacydoeleinden.

Hoe we beginnen: stuur een beknopte briefing van één pagina + voorbeelddocumenten (pdf's/URL's). Ik zal de scope, de strategie en een demoplan voorstellen. De deliverables omvatten patches voor de repository of integratie, een preview-URL en beknopte overdrachtsdocumenten. Stuur me een bericht met je dataset en de gewenste UX.