Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een op maat gemaakt rag-systeem dat chat met je documenten
Muneeb Shah
Over deze dienst
Automatische vertaling
Ben je op zoek naar een op maat gemaakt RAG-systeem waarmee je kunt chatten met je eigen documenten en data? Je bent op de juiste plek.
Ik bouw productieklare Retrieval-Augmented Generation (RAG)-pijplijnen en AI-chatbots die vragen uit JOUW kennisbank nauwkeurig beantwoorden, met bronnen en zonder hallucinaties.
Wat ik bouw
- Op maat gemaakt RAG-systeem / AI-chatbot over je documenten (PDF, Word, web, Notion, SQL)
- Vector database setup (Pinecone, Chroma, FAISS, pgvector)
- LangChain / LlamaIndex pijplijnen met OpenAI of Claude
- Chat API (FastAPI) + optionele web chatbot UI
- Bron-geciteerde, onderbouwde antwoorden
Perfect voor: interne kennisassistenten, klantenservice-bots, document Q&A, onderzoeksinstrumenten en SaaS-functies.
Tech stack: Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Claude, Pinecone, Chroma, FAISS, pgvector, FastAPI.
Ik ben een AI-engineer die echte RAG-systemen end-to-end levert met schoon code, duidelijke documentatie en een walkthrough bij overdracht.
Stuur me je use case voordat je bestelt zodat ik de scope kan bevestigen en het beste plan voor jouw RAG-systeem kan aanbevelen.
Maak kennis met Muneeb Shah
Muneeb Shah
Introduction
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsdec 2024
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Pasjtoe, Urdu, Engels
Hi, I am Muneeb, an AI Agent & RAG Developer with 2+ years of experience and 20+ AI systems delivered for startups and international clients.
I build production-grade AI agents, RAG chatbots, and multi-agent systems using LangChain, LangGraph, and vector databases — that actually reason over your data and ship reliably, not just demos that break.
Free consultation included to scope your project the right way and recommend the best approach for your goals.
Message me now to get started.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is een RAG-systeem en waarom heb ik er een nodig?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) laat een AI antwoorden met behulp van je documenten in plaats van te gokken. Het haalt de meest relevante inhoud uit je kennisbank en genereert een nauwkeurig, bron-gebaseerd antwoord — zonder hallucinaties.
Welke documenten en data kan het gebruiken?
PDF's, Word-documenten, tekst, websites, Notion, Google Docs, CSV's en SQL-databases. Als je een data bron hebt die niet genoemd is, vraag het gerust.
Welke modellen en tools gebruik je?
OpenAI (GPT) of Anthropic (Claude) voor de LLM; LangChain / LlamaIndex voor de pijplijn; Pinecone, Chroma, FAISS of pgvector voor de vector database. We kiezen wat past bij jouw budget en schaal.
Zullen de antwoorden nauwkeurig zijn?
Ja — antwoorden zijn gebaseerd op jouw data en kunnen bronvermeldingen bevatten, zodat je altijd weet waar elk antwoord vandaan komt.
Ben ik de eigenaar van de code?
100%. Je krijgt schoon, gedocumenteerd code, setup-instructies en een walkthrough bij overdracht.
Kun je het voor mij implementeren?
Ja — het Premium pakket bevat deployment, of voeg het als extra toe. Ik kan deployen naar AWS, GCP, Azure of je favoriete host.
