Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een rag-pipeline en llm-toepassing voor je bedrijf
Malik Ramzan
Over deze dienst
Automatische vertaling
Heb je een betrouwbaar RAG-systeem nodig dat vragen kan beantwoorden uit je privé documenten en bedrijfsgegevens? Ik ontwikkel een op maat gemaakte Retrieval-Augmented Generation (RAG) oplossing met moderne LLM en vector database technologieën.
Mijn RAG-implementatie kan documentverwerking, tekstchunking, embeddings, semantisch zoeken, integratie van vector databases, retrieval pipelines en LLM-integratie omvatten om nauwkeurige, contextbewuste antwoorden te genereren.
Ik kan RAG-toepassingen bouwen voor:
PDF en document Q&A
AI kennisbanken
Bedrijfsdata chatbots
Privé document assistenten
Klantondersteuningssystemen
Op maat gemaakte LLM-toepassingen
Semantische zoeksystemen
Ik werk met Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Hugging Face, FAISS, ChromaDB, Pinecone en andere moderne AI-tools.
Je ontvangt schone, functionele en goed gestructureerde code die is afgestemd op jouw wensen.
Neem contact met me op voordat je bestelt, zodat we je data, wensen en de beste RAG-architectuur voor jouw project kunnen bespreken.
Maak kennis met Malik Ramzan
Malik Ramzan
AI ML Engineer Computer Vision LLM RAG Expert
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsaug 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Urdu, Engels
I’m an AI & Machine Learning specialist focused on building practical AI solutions. My expertise includes LLM integration and fine-tuning, RAG systems, AI API integration, computer vision, CNNs, neural networks, deep learning, and machine learning. I build AI chatbots, document Q&A systems, RAG pipelines, computer vision applications, and custom AI models tailored to client needs.
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke soorten documenten kun je gebruiken?
Ik kan werken met PDFs, TXT, DOCX, CSV, JSON, webcontent en andere gestructureerde of ongestructureerde data, afhankelijk van de projectvereisten.
Welke technologieën gebruik je voor RAG?
Ik kan Python, LangChain, LlamaIndex, OpenAI, Hugging Face, FAISS, ChromaDB, Pinecone, PostgreSQL/pgvector en andere geschikte AI-technologieën gebruiken.
Kun je RAG integreren in mijn bestaande toepassing?
Ja. Ik kan een RAG-pipeline integreren in een bestaande webapp, backend, chatbot of AI-gestuurd systeem via APIs.
Kun je mijn voorkeurs-LLM of vector database gebruiken?
Ja. Ik werk met compatibele LLMs en vector databases op basis van jouw wensen, inclusief OpenAI en Hugging Face modellen en populaire vector stores.
Ontvang ik de broncode?
Ja. De broncode is inbegrepen volgens het gekozen pakket. Extra documentatie en gedetailleerde codecommentaren kunnen worden toegevoegd indien nodig.
Bied je LLM fine-tuning aan?
Fine-tuning van LLM is een aparte dienst. Als je LoRA, QLoRA of maatwerk model fine-tuning nodig hebt, neem dan contact met me op voor een aangepaste offerte.
Kun je werken met gevoelige of privé bedrijfsdocumenten?
Ja. Ik kan RAG-systemen bouwen die zijn ontworpen rond jouw data en implementatievereisten. Bespreek je beveiligings-, privacy- en hostingwensen voorafgaand aan de bestelling.
