Ik bouw een rag ai chatbot mobiele app voor jouw documenten en kennisbank


Over deze dienst
Automatische vertaling
Heb je een AI chatbot nodig die antwoorden geeft op basis van jouw eigen documenten of bedrijfskennis in plaats van generieke antwoorden?
Ik ontwikkel complete RAG-aangedreven mobiele applicaties voor Android en iOS met Flutter, waarmee gebruikers vragen kunnen stellen over PDFs, documenten, bedrijfskennis, beleidslijnen, handleidingen of aangepaste bedrijfsgegevens en nauwkeurige, bron-onderbouwde AI-antwoorden ontvangen.
Je kunt de chatbot gebruiken voor:
- Klantenservice
- Interne bedrijfskennis
- PDF/document Q&A
- Product- of beleidsvragen
- Medewerkerstraining en SOPs
- Website kennisassistenten
Wat ik kan toevoegen:
- Invoer van PDF, DOCX, TXT, CSV en app-gegevens
- OpenAI, Claude, Gemini, Groq of compatibele LLMs
- LangChain of LlamaIndex RAG-pipeline
- Qdrant, Pinecone, ChromaDB of pgvector
- Semantisch of hybride zoeken
- Bronvermeldingen en gespreksgeheugen
- FastAPI backend en API-integratie
- Responsieve chatinterface
- Authenticatie, deployment en Docker setup
- Volledige broncode en documentatie
Ik richt me op praktische, business-klare RAG-systemen met een schone architectuur en betrouwbare retrieval.
Neem vooraf contact met me op voordat je bestelt, zodat ik je gegevensbron, benodigde integraties en beste pakket voor jouw project kan beoordelen.
Maak kennis met Ali
Flutter and Ai Developer ChatGPT Apps for Android and iOS
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsjun 2025
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering4 dagen geleden
Talen
Urdu, Pasjtoe, Engels
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is een RAG chatbot?
Een RAG chatbot koppelt een AI-model aan jouw eigen documenten, website-inhoud, FAQ’s, beleidslijnen of andere kennisbronnen. In plaats van alleen te vertrouwen op algemene AI-kennis, haalt het relevante informatie uit jouw data voordat het een antwoord genereert.
Met welk type data kun je de chatbot verbinden?
Ik kan werken met bronnen zoals PDF, DOCX, TXT, CSV, website-inhoud, FAQ’s, handleidingen, beleidslijnen, SOPs, productdocumentatie en andere gestructureerde of ongestructureerde bedrijfsinformatie.
Welke AI-modellen kan ik gebruiken?
Afhankelijk van jouw wensen kan ik OpenAI, Claude, Gemini, Groq of andere compatibele LLM-aanbieders integreren. Ik kan een optie aanbevelen op basis van nauwkeurigheid, snelheid, privacy en API-kosten.
Welke vector databases ondersteund je?
Ik kan werken met Qdrant, Pinecone, ChromaDB, pgvector en soortgelijke vector databases. De beste keuze hangt af van je datagrootte, hostingvereisten en verwacht gebruik.
Kan de chatbot laten zien waar een antwoord vandaan komt?
Ja. Bronvermeldingen kunnen worden toegevoegd zodat gebruikers kunnen zien welk document of bron is gebruikt om een antwoord te genereren. Dit is vooral handig voor interne kennisbanken, beleidslijnen, onderzoek en bedrijfsdocumentatie.
Kun je de RAG chatbot integreren in mijn bestaande applicatie?
Ja. Ik kan een API leveren of de chatbot integreren met een bestaande applicatie, afhankelijk van jouw huidige technologie en projectomvang.
Ontvang ik de broncode?
Ja, broncode kan worden opgenomen in het projectpakket samen met setup-instructies en documentatie, zodat je niet gebonden bent aan een gesloten platform.
Kun je de chatbot voor mij implementeren?
Ja. Deployment kan worden inbegrepen, afhankelijk van het gekozen pakket en de hostingomgeving. Neem contact met me op met je voorkeur voor platform of huidige infrastructuur voordat je bestelt.
Zorgt de AI altijd voor perfecte antwoorden?
Nee, geen enkel AI-systeem kan in alle situaties verantwoordelijk garanderen dat antwoorden perfect zijn. Ik focus op sterke retrieval, passende prompting, bron-onderbouwing en testen om irrelevante of onterechte antwoorden te verminderen.

