Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een RAG-gebaseerd AI-zoek- en vraagbeantwoordingssysteem
Mobeen R
Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik ontwikkel een op maat gemaakt RAG-gebaseerd AI-zoek- en vraagbeantwoordingssysteem waarmee gebruikers documenten, artikelen, kennisbanken of andere data kunnen doorzoeken met natuurlijke taal en relevante, contextbewuste AI-antwoorden ontvangen.
Wat ik kan bouwen:
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipeline
- Semantisch zoeken met AI-embeddings
- Integratie van vector database
- AI-gestuurd vraagbeantwoording
- LLM/API-integratie
- Zoeken in documenten en kennisbanken
- Door AI gegenereerde samenvattingen
- Python/Flask webapplicatie
- Documentverwerking op basis van LangChain
- Aangepaste zoek- en Q&A-interface
Jouw systeem kan worden ontworpen voor PDFs, documenten, artikelen, websites, FAQ's, onderzoekscontent, bedrijfskennisbanken en andere gestructureerde of ongestructureerde data.
Technologieën kunnen onder andere omvatten: Python, Flask, LangChain, Sentence Transformers, ChromaDB, Hugging Face en LLM APIs, afhankelijk van jouw wensen.
Je ontvangt functionele broncode en een werkende AI-zoek- en Q&A-oplossing op basis van het gekozen pakket.
Neem contact met mij op voordat je bestelt als je een complexe of aangepaste wens hebt.
Maak kennis met Mobeen R
Mobeen R
Python Developer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindssep 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Urdu, Engels
I am a results-driven Bachelor of Science in Information Technology graduate with hands-on experience in developing scalable web applications and data-driven solutions using Python, Flask, and MongoDB. I am proficient in designing full-stack systems, including REST APIs, semantic search, and Retrieval-Augmented Generation (RAG) workflows.
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is een RAG-gebaseerd AI-systeem?
RAG staat voor Retrieval-Augmented Generation. Het stelt een AI-systeem in staat om relevante informatie uit jouw data te halen en die informatie te gebruiken om contextbewuste antwoorden te genereren.
Wat voor soort data kun je gebruiken met RAG?
Ik kan werken met documenten, PDFs, artikelen, FAQ's, kennisbanken, website-inhoud, onderzoeksmateriaal en andere gestructureerde of ongestructureerde data, afhankelijk van de projectvereisten.
Kun je een LLM integreren in mijn bestaande applicatie?
Ja. Ik kan een LLM of compatibele AI API integreren in een bestaande applicatie en deze verbinden met de retrieval pipeline.
Kun je semantisch zoeken bouwen?
Ja. Ik kan embedding-gebaseerd semantisch zoeken implementeren zodat gebruikers jouw data kunnen doorzoeken met natuurlijke taal in plaats van alleen op exacte trefwoorden te vertrouwen.
Kun je een vector database integreren?
Ja. Ik kan een geschikte vector database zoals ChromaDB of een andere compatibele oplossing integreren, afhankelijk van jouw projectvereisten.
Kun je het systeem bouwen met Python?
Ja. Python kan worden gebruikt voor de backend, documentverwerking, retrieval pipeline, embeddings en LLM-integratie.
Kun je werken met een bestaande applicatie?
Ja. Ik kan RAG zoek- en Q&A-functionaliteit integreren in een bestaande applicatie na het bekijken van de huidige technologie stack en structuur.
Geef je de broncode door?
Ja. Broncode is inbegrepen volgens het geselecteerde pakket.
Kun je een aangepaste gebruikersinterface bouwen?
Ja. Aangepaste webinterfaces kunnen worden toegevoegd afhankelijk van het geselecteerde pakket en de projectvereisten.
Moet ik contact met u opnemen voordat ik een bestelling plaats?
Voor complexe projecten, aangepaste integraties of bestaande applicaties, ja. Stuur eerst je wensen en data-details door zodat het juiste pakket of een aangepaste aanbieding kan worden gekozen.
