Ik bouw een aangepaste rag-pipeline met jouw data using llms


Over deze dienst
Automatische vertaling
Zet je documenten om in een slimme AI-chatbot met een aangepaste RAG (Retrieval-Augmented Generation) systeem.
Generieke AI kent jouw specifieke bedrijfsdata niet. Ik bouw productieklare RAG-pipelines die jouw private knowledge base verbinden met LLMs zodat jouw assistent nauwkeurig antwoordt, echte bronnen citeert en nooit hallucineert.
Wat ik ontwerp & bouw:
- Document Ingestion: PDFs, CSV's, websites, Notion, Google Drive
- Vector Database Setup: Pinecone, Qdrant, ChromaDB, Weaviate, Supabase pgvector
- Smart Retrieval: Embeddings, hybride zoekopdrachten en Cohere reranking voor maximale nauwkeurigheid
- LLM Integratie: OpenAI GPT, Anthropic Claude, Google Gemini, of zelf-gehoste modellen (Ollama)
- n8n Automatisering: Automatische workflows om je knowledge base constant bij te werken
- Prompt Engineering: Beveiligingsmaatregelen voor onderbouwde, bronverantwoorde antwoorden
- Implementatie: API-eindpunten, webhooks of messaging integraties (Slack, WhatsApp)
Perfect voor:
- Customer support chatbots
- Interne kennisbanken van bedrijven
- Document Q&A & research tools
Ik bouw en beheer dagelijks zelf-gehoste AI-infrastructuur en n8n workflows. Dit is geen theorie, het is mijn exacte toolkit.
Maak kennis met Mubashir S
AI Engineer Automation Specialist n8n Python Expert
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsmrt 2026
Talen
Urdu, Engels
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je grote datasets aan (10.000+ documenten)?
Ja — dit is inbegrepen in het Premium pakket met chunking strategie en vector DB indexering die voor schaalbaarheid is ontworpen.
Kan dit integreren met n8n / Slack / WhatsApp?
Ja — ik heb uitgebreide praktische ervaring met n8n workflow automatisering en kan de RAG-pipeline koppelen aan bijna elk messaging- of zakelijke tool.
Wat is het verschil tussen RAG en gewoon fine-tunen van een LLM?
RAG haalt relevante info uit je data op het moment van de query en voert dat als context aan de LLM, zonder dat retraining nodig is, altijd up-to-date en met bronvermelding. Fine-tuning verankert kennis in het model zelf en is moeilijker te updaten.

