Ik bouw een aangepaste rag-systeem met vector database voor jouw app

M
mehediimun
M
mehediimun
Mehedi
Sommige informatie is automatisch vertaald.

Over deze dienst

Automatische vertaling

Normale chatbots verzinnen feiten. RAG niet. Het zoekt eerst in jouw documenten, en geeft alleen antwoorden gebaseerd op wat het gevonden heeft. Echte antwoorden, met bronnen.


WAT JE KRIJGT

  • Chatbot getraind op jouw PDFs, documenten of database
  • Semantisch zoeken dat de betekenis begrijpt
  • Vector embeddings MongoDB Atlas, Pinecone, pgvector
  • Redis caching voor snelle antwoorden
  • REST API die bij elke frontend past
  • Multi-tenant setup voor SaaS
  • Volledige broncode, voor altijd van jou

Support bots Knowledge assistants Document Q&A Productaanbevelingen SaaS AI-functies


Node.js TypeScript React Next.js MongoDB Vector Search PostgreSQL Redis Docker AWS OpenAI, Claude & OpenRouter.


WAAROM IK

Full stack engineer, meer dan 3 jaar ervaring met productie systemen. Ik heb al een live RAG-platform met vector search, multi-tenant isolatie en een responstijd onder 1,5 seconden opgeleverd. Ik leer dit niet op jouw project.


Stuur me een bericht voordat je bestelt. Vertel me over jouw data en jouw doel. Ik vertel je eerlijk welk pakket past of dat je RAG helemaal niet nodig hebt.

Maak kennis met Mehedi

Mehedi

Full Stack Software Engineer

  • Afkomstig uitBangladesh
  • Lid sindsmei 2026
  • Gem. reactietijd1 uur
  • Talen

    Engels
I am a Full Stack Software Engineer with 3+ years of experience building end-to-end web apps, RESTful APIs, and real-time features. I specialize in Node.js, Express.js, TypeScript, React, and Next.js, with a strong track record of leveraging AI-driven development to ship high-quality code quickly.

Automatische vertaling

Mijn portfolio