Ik bouw geavanceerde multi model rag pipelines

Ik bouw Multi-Model RAG (Retrieval-Augmented Generation) systemen die gebruik maken van meerdere LLMs, embeddings en routing logica om zeer nauwkeurige antwoorden te geven uit jouw documenten, databases en privégegevens.

Mijn RAG pipelines zijn ontworpen voor precisie, behoud van context, hoge recall en betrouwbaarheid op enterprise-niveau.

Wat ik Kan Bouwen

• Multi-model RAG met LLM routing
• RAG met GPT, LLaMA, Mistral, Qwen
• PDF/documentinvoer & verwerking
• Geavanceerde chunking + embedding optimalisatie
• Vector DB setup (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS)
• Hybride zoekfunctie (zoekwoord + semantisch)
• Metadata filtering
• Multi-document QA systemen
• Privé kennisbank chatbots
• Aangepaste APIs + dashboard toegang

Geavanceerde functies

• Multi-model query routing
• Relevantie scoring per model
• Intelligent samenvoegen van chunks
• Citaties + bronmarkering
• Ondersteuning voor gestructureerde en ongestructureerde data
• Memory + long-context modellen
• On-prem of offline RAG

Technische stack

• Python
• LangChain / LlamaIndex
• GPT-4o, GPT-5, Mistral, LLaMA, Qwen
• Pinecone / Weaviate / Chroma / FAISS
• FastAPI
• Cloud & lokale implementaties

Waarom met mij werken

• 100% op maat gemaakte pipelines
• Schoon, geoptimaliseerd en schaalbaar ontwerp
• Hoge nauwkeurigheid bij retrieval
• Flexibiliteit met meerdere modellen