Ik bouw een aangepaste ai-agent of chatbot met OpenAI of groq API in python


Over deze dienst
Automatische vertaling
Er is een verschil tussen een chatbot die goed demo't en een AI-systeem dat standhoudt in productie. Ik bouw de laatstgenoemde.
Ik ontwikkel AI-agents in Python die verbinding maken met echte data, API's aanroepen, tools gebruiken, contextuele beslissingen nemen en graceful falen. De moeilijke onderdelen zijn niet de API-aanroepen, maar de betrouwbaarheid van prompts, de kwaliteit van retrieval, latency en weten wanneer een AI niet moet antwoorden.
Wat ik bouw:
RAG-ondersteunde agents gebaseerd op jouw documentatie, FAQ's of database in plaats van generieke GPT-antwoorden.
AI-agents met toolgebruik die API's queryen, schrijven naar databases, berichten versturen en workflows activeren.
Voice AI inbound/outbound systemen met Twilio, realtime transcriptie en AI-antwoorden. Eén systeem dat ik heb gebouwd, herstelde 40% van gemiste inbound gesprekken.
Interne assistenten Slack-bots, dashboard-assistenten en tools voor het opvragen van interne data.
AI-pijplijnen gekoppelde LLM-workflows voor content, documenten, classificatie en rapporten.
Ik werk met OpenAI GPT-4o, Groq/Llama 3.3 en Anthropic Claude, afhankelijk van nauwkeurigheid, snelheid, kosten en contextvereisten.
Vertel me wat je wilt dat de AI doet en met welke systemen het moet werken. Ik adviseer de juiste architectuur en vertel je wat realistisch is.
Maak kennis met Muhammad Z
Python Developer, AI Automation, SaaS Apps and API Integrations
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindssep 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Urdu, Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Moet ik betalen voor mijn eigen OpenAI of Groq API-sleutel?
Ja, je hebt je eigen API-sleutel nodig. Ik help je deze op te zetten en schat je maandelijkse kosten in op basis van verwacht gebruik voordat we beginnen.
Kan het getraind worden op de documenten of website van mijn bedrijf?
Ja. Met behulp van RAG (retrieval-augmented generation) haalt de AI relevante stukken van jouw content op voordat hij antwoord geeft, zodat de antwoorden uit jouw echte data komen — niet uit GPT's algemene kennis.
Waar draait het — op mijn website, een app, Slack?
Waar het voor jouw use case het meest logisch is. Standaard lever ik een werkend API-endpoint, en ik kan afhankelijk van het pakket een webwidget, Streamlit UI of Slack-integratie toevoegen.
Wat als de AI foutieve antwoorden geeft?
Daarvoor zijn prompt engineering en retrieval tuning bedoeld. Een deel van mijn werk is edge cases testen, failure modes opvangen en zorgen dat het systeem weet wanneer het "ik weet het niet" moet zeggen in plaats van te gokken.
