Ik bouw een aangepaste rag-pipeline voor je privé documenten

Heb je een AI nodig die jouw data kent, je privacy beschermt en niet de hoofdprijs kost?

Large Language Models (LLMs) zijn krachtig, maar het sturen van je eigendomsdata naar een derde partij API brengt enorme beveiligingsrisico’s met zich mee. Ik ben gespecialiseerd in het bouwen van Private, Local RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipelines waarmee je veilig kunt "chatten met je documenten" op je eigen hardware.

Als onafhankelijke Machine Learning onderzoeker met werk dat is geaccepteerd op de ICML 2026 EMM-QA Workshop, focus ik op high-efficiency architecturen. Dit betekent geen simpele API-wrappers ;)

Wat ik aanbied:

• Productieklare RAG: Zet je PDFs, documentatie of interne databases om in een doorzoekbare "Brain" voor je AI.
• Privacy-eerst ontwerp: Implementatie van open-weight modellen die lokaal draaien - je data verlaat nooit je server.
• Verschillende retrieval-methoden: Combinatie van lexicale zoekopdrachten (BM25) met semantische vector zoekopdrachten om ervoor te zorgen dat de AI echt de juiste informatie vindt.

OPMERKING: RAG-systemen zijn sterk afhankelijk van de kwaliteit en structuur van je data. Stuur me alsjeblieft een bericht voordat je bestelt zodat we snel de haalbaarheid van je dataset en doelen kunnen checken.