Ik bouw een rag-pipeline of chatbot


Over deze dienst
Automatische vertaling
Zet je documenten of website om in een slimme AI-chatbot die echt jouw bedrijf kent, niet een generieke ChatGPT-wrapper die hallucinaties heeft.
Ik bouw productieklare RAG (Retrieval-Augmented Generation) pipelines en aangepaste AI-chatbots met moderne, bewezen tools, geen no-code sjablonen.
Wat ik bouw:
- Chatbots die antwoorden uit je docs/PDFs/database, onderbouwd, nauwkeurig, geciteerd
- Volledige RAG pipeline: ingestion, chunking, embeddings, vector database, retrieval, response
- Aangepaste chat UI in React & Next.js widgets of standalone apps
- Orkestratie met LangChain voor betrouwbare, multi-step retrieval
- Vector database setup Pinecone, Chroma, Weaviate, of pgvector
- Semantische caching om API-kosten en latency te verminderen
- Hybride search + re-ranking voor hogere nauwkeurigheid
- Integraties met Slack, WhatsApp of website
Tech: LangChain, OpenAI/Claude, vector DBs, React, Next.js, Python.
Werkende, deploybare code met volledige eigendom, geen demo die in productie stopt. Stuur me je use case voor een op maat gemaakte offerte.
Maak kennis met Karn
AI Full Stack Developer with over 5 years of experience building SaaS
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsfeb 2018
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering2 jaar
Talen
Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welk AI-model gebruik je — OpenAI, Claude, of iets anders?
Wat het beste past bij je budget en use case (GPT-4/5-klasse modellen of Claude). Ik kan het systeem ook model-agnostisch maken, zodat je later providers kunt wisselen zonder de pipeline opnieuw te bouwen.
Heb ik mijn eigen OpenAI/Claude API-sleutel nodig?
Ja — je hebt je eigen API-account nodig, aangezien gebruik direct door de provider wordt gefactureerd op basis van je query-volume. Ik help je de verwachte maandelijkse kosten te schatten tijdens onboarding.
Wat is het verschil tussen een "chatbot" en een "RAG-pipeline"?
Een eenvoudige chatbot praat alleen met een LLM. Een RAG-pipeline haalt relevante informatie uit je documenten, en voert die eerst aan de LLM, zodat de antwoorden gebaseerd zijn op je echte content in plaats van dat het model raadt.
Wordt de code van mij?
Ja, volledige broncode en eigendom van elk pakket — geen vendor lock-in.

