Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw een enterprise rag-systeem met vector database en llm
Sabhi Ahmad
Over deze dienst
Automatische vertaling
Is jouw waardevolle bedrijfskennis verspreid over PDFs, documenten en interne data? Ik bouw op maat gemaakte RAG-systemen die jouw kennis verbinden met LLMs, waardoor het wordt omgezet in een slimme en doorzoekbare AI-toepassing.
Ik ben Sabhi, een specialist in AI/ML en Software Engineering met een masterdiploma in Kunstmatige Intelligentie en meer dan 7 jaar ervaring in de industrie. Ik ontwikkel praktische AI-systemen met focus op betrouwbare ontwikkeling, onderhoudbare architectuur en specifieke zakelijke behoeften.
Wat ik bouw
- RAG & AI kennissystemen
- Document- en PDF-chatbots
- Kennisassistenten & enterprise chatbots
- Semantisch en hybride zoeken
- Toepassingen op basis van vector database
- LLM-gestuurde kennissystemen
Hoe het werkt
- Jouw data
- Verwerking & embeddings
- Ophalen
- Relevante context
- LLM
- Gegrond antwoord
Afhankelijk van jouw pakket kan ik metadata filtering, bronvermeldingen, semantisch of hybride zoeken, reranking, API-integraties, RAG-evaluatie en cloud deployment implementeren.
Ik ontwerp systemen op basis van jouw specifieke use case in plaats van een standaard PDF-chatbot aan te bieden.
Heb je een specifieke AI-oplossing in gedachten? Stuur me een bericht voordat je bestelt als je een aangepaste RAG-architectuur nodig hebt
Maak kennis met Sabhi Ahmad
Sabhi Ahmad
Building AI agents, RAG, SaaS and computer vision systems
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsmrt 2025
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Engels, Duits, Arabisch
Hello! I'm Sabhi, AI/ML and Software Engineering specialist with a Master's degree in Artificial Intelligence and +7 years if industry experience. I specialize in:
1) AI Agents & Multi-Agent Systems
2) RAG, Vector Databases & AI Chatbots
3) AI SaaS, LLM Apps & Custom AI Software
4) Computer Vision, Object Detection & Video Analytics
I combine AI/ML expertise with software engineering to build scalable, production-focused solutions for business needs, from intelligent automation to AI products. I focus on architecture, reliable development, and long term value, Let's build your AI solution!
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke RAG-pakket is geschikt voor mijn project?
Basic is geschikt voor een gericht RAG-prototype. Standard is voor een aangepast kennissysteem met semantisch zoeken, metadata filtering, citaties en één API-integratie. Premium voegt hybride zoeken, reranking, evaluatie, integraties en cloud deployment toe voor geavanceerde eisen.
Wat is RAG en waarom zou mijn bedrijf het nodig hebben?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) stelt een LLM in staat om relevante informatie uit jouw documenten of data op te halen voordat het een antwoord genereert. Dit verbindt het model met jouw bedrijfskennis en kan meer relevante, contextuele antwoorden bieden dan alleen op algemene modelkennis te vertrouwen.
Kunnen mijn PDFs, documenten of bedrijfsdata worden gebruikt in een RAG-systeem?
Ja. Afhankelijk van het project kan ik PDFs, tekstbestanden en andere geschikte gestructureerde of ongestructureerde data verwerken. De ondersteunde scope hangt af van dataformaat, volume, complexiteit en jouw gekozen pakket. Grote of complexe datasets kunnen apart worden gescopeerd.
Kun je een document-chatbot, AI-kennisbank of kennisassistent bouwen?
Ja. Ik kan document/PDF-chatbots, AI-kennisbanken en LLM-gestuurde kennisassistenten bouwen die relevante informatie uit jouw aangeleverde data ophalen. De functionaliteit en complexiteit hangen af van het gekozen pakket en kunnen variëren van gerichte document Q&A tot geavanceerde kennisapplicaties.
Kun je mijn favoriete vector database integreren met een RAG-systeem?
Ja. Ik kan een geschikte vector database implementeren zoals Chroma, pgvector, Qdrant, Pinecone of Weaviate op basis van jouw wensen. Elk pakket bevat één implementatie van een vector database; de uiteindelijke keuze hangt af van de data, retrieval en deployment behoeften van de toepassing.
Kun je semantisch zoeken, hybride zoeken en reranking implementeren?
Ja. Basic en Standard pakketten ondersteunen vector/semantisch retrieval, met Standard dat metadata filtering toevoegt. Premium kan semantisch en keyword retrieval, hybride zoeken en reranking implementeren voor meer geavanceerde retrieval eisen en betere relevantie binnen de afgesproken scope.
Kun je mijn favoriete LLM integreren met de RAG-toepassing?
Ja. Ik kan een geschikt LLM integreren via de ondersteunde API en verbinden met de retrieval pipeline. Elk pakket bevat één hoofd LLM-integratie. Het specifieke model wordt gekozen op basis van de eisen, mogelijkheden en API-toegang van jouw toepassing.
Kun je de RAG-systemen koppelen aan APIs of externe bedrijfsdata?
Ja. Standard bevat één standaard API/data-integratie, terwijl Premium tot twee bevat. Voorbeelden zijn REST APIs of externe databronnen. Complexe CRM-workflows, synchronisatie, maatwerk middleware of uitgebreide integraties vereisen een aparte scope en kunnen via een maatwerk aanbod worden afgehandeld.
Kun je citaties en gegronde antwoorden geven?
Ja. Afhankelijk van het gekozen pakket kan de RAG-toepassing bronvermeldingen of citaties geven die aangeven waar de opgehaalde informatie vandaan komt. RAG kan helpen om LLM-antwoorden te onderbouwen met jouw kennis, maar geen enkel AI-systeem kan een perfecte nauwkeurigheid garanderen.
Kun je een RAG-toepassing naar de cloud deployen?
Ja. Premium bevat één cloud deployment van de geleverde toepassing/backend. Basic richt zich op lokale/prototype setup, terwijl Standard zich richt op toepassing/backend setup. Cloud infrastructuur, accountkosten en vereisten buiten de scope van het pakket worden apart afgehandeld.
