Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik ontwikkel rag pipelines, ai chatbots, en finetune llms
Nabeel
Over deze dienst
Automatische vertaling
<pBen je op zoek naar een productieklaar RAG-pipeline, aangepaste AI-chatbot of fijn afgestelde LLM die voor jouw gebruiksgeval is gebouwd? Je bent op de juiste plek.
Ik bouw end-to-end Generative AI-oplossingen met behulp van LangChain, LlamaIndex, LangGraph, OpenAI en Python, en zorg er altijd voor dat ze schaalbaar, betrouwbaar en klaar voor livegang zijn.
Wat ik bouw:
RAG-systemen: antwoorden in jouw data met Pinecone, ChromaDB, FAISS of Milvus AI Chatbots slimme assistenten aangedreven door GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, DeepSeek of Groq AI
Agents & Agentic AI: autonome systemen die browsen, redeneren en meerstaps taken voltooien
LLM Fijn afstemmen: een model dat getraind is op jouw domein en beter presteert dan generieke AI direct uit de doos
Document Q&A: direct zoeken en inzichten halen uit PDFs, CSV's en Word-bestanden. FastAPI Backends is een live, schaalbare AI API waar jouw team of product meteen op kan aansluiten.
Waarom voor mij kiezen:
- Oplossingen die meegroeien met jouw bedrijf, AI die een echt probleem oplost.
- Snelle levering met duidelijke dagelijkse communicatie
- Revisies totdat je 100% tevreden bent
- End-to-end ondersteuning van ontwikkeling tot implementatie
Heb je een uniek AI-idee? Stuur me een bericht voordat je een bestelling plaatst
Maak kennis met Nabeel
Nabeel
Full Stack AI and Web3 Developer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsapr 2021
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering4 maanden
Talen
Urdu, Engels
A full-stack AI & Web3 Developer with 4 years of experience in Artificial Intelligence and Web3. Experienced in applying AI techniques like machine learning and natural language processing to improve blockchain protocols, automate workflows, and enable data-driven decision-making. Focused on advancing decentralized ecosystems through the integration of Web3 and AI technologies.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke soorten RAG pipelines en AI chatbots kun je bouwen?
Ik bouw document Q&A chatbots, klantenservice-bots, interne kennisbank assistenten en multi-source RAG systemen met behulp van LangChain, LlamaIndex en LangGraph. Ik integreer elke LLM, inclusief GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA, DeepSeek en Groq, met vector databases zoals Pinecone, ChromaDB en FAISS.
Kun je een LLM finetunen op mijn eigen data?
Ja. Ik finetune open-source modellen zoals LLaMA, Mistral en Falcon op jouw aangepaste dataset met LoRA, QLoRA en PEFT via HuggingFace Transformers, waardoor je een domeinspecifiek model krijgt dat beter presteert dan generieke AI voor jouw specifieke use case.
Bouw je AI agents en agentic AI workflows?
Zeker. Ik bouw autonome AI agents met LangGraph, CrewAI en AutoGen die webpagina's browsen, externe APIs aanroepen, tools gebruiken, geheugen onderhouden en complexe meerstaps taken uitvoeren zonder menselijke input bij elke stap.
Met welke documenten en databronnen kan de chatbot werken?
PDF's, Word documenten, Excel/CSV-bestanden, PowerPoint, platte tekst, web-URL's, SQL databases en REST APIs. Jouw chatbot haalt nauwkeurige, geciteerde antwoorden uit al deze bronnen met geavanceerde retrieval en reranking technieken.
Werk je met open-source LLMs of alleen met OpenAI?
Beide. Ik werk met OpenAI GPT-4, Anthropic Claude en Google Gemini, evenals volledig open-source modellen zoals LLaMA, Mistral, DeepSeek, Phi en Qwen via Ollama of HuggingFace, waardoor je volledige flexibiliteit hebt qua kosten, privacy en prestaties.
Welke vector databases en embedding modellen ondersteun je?
Ik ondersteun Pinecone, ChromaDB, FAISS, Milvus en Weaviate. Voor embeddings gebruik ik OpenAI Embeddings, HuggingFace sentence transformers en Cohere.
Moet ik mijn API-sleutels of inloggegevens delen?
Je levert je eigen API-sleutels zodat je volledige controle hebt over kosten en data. Ik bewaar of hergebruik je inloggegevens nooit. Als je liever een volledig self-hosted oplossing hebt zonder externe API afhankelijkheden, kan ik dat ook bouwen met Ollama of lokaal geïmplementeerde HuggingFace modellen.
