Ik bouw een robuuste rag-pipeline met langchain, langgraph


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik ontwerp en bouw robuuste Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines die nauwkeurige, contextbewuste antwoorden leveren uit jouw eigen data bronnen.
Geen hallucinaties. Geen breekbare scripts. Alleen productieklare architecturen die schoon, modulair en volledig gedocumenteerd zijn.
️ Wat je krijgt
- End-to-End RAG Architectuur: Retriever, chunker, embedder, generator, evaluator
- Framework Opties: LangChain, LlamaIndex, of aangepaste lichte implementatie
- LLM Flexibiliteit: OpenAI, Anthropic, of open modellen (Llama 3, Mistral, Falcon)
- Vector Database Integratie: FAISS, Chroma, Pinecone, of Qdrant
- Geoptimaliseerde Prompting: Contextbewuste, dynamisch samengestelde queries
- Klaar voor deployment: Streamlit, FastAPI, of Hugging Face Spaces
- Duidelijke code + documentatie: Productieklare, modulaire, reproduceerbare setup
Waarom met mij werken
- Engineering-first aanpak gericht op performance, niet alleen demo’s
- Diepgaand begrip van embeddings, retrieval en contextoptimalisatie
- End-to-end testen voor retrieval nauwkeurigheid en latency
Tech stack: Python · LangChain · LlamaIndex · Hugging Face · FAISS · Chroma · OpenAI API · Streamlit · FastAPI
Laten we jouw data bronnen en gewenste deployment stack bespreken
Maak kennis met Sayem
Machine Learning, Deep learning, Gen AI and Agentic AI
- Afkomstig uitBangladesh
- Lid sindsdec 2024
- Laatste levering1 jaar
Talen
Bengaals, Engels, Italiaans, Hindi
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kan ik mijn eigen data gebruiken (PDF’s, Notion, Google Drive)?
Absoluut. Ik kan connectors instellen voor jouw lokale of cloud-gebaseerde data bronnen.
Krijg ik de volledige broncode?
Ja. Alle code en environment bestanden worden meegeleverd en gedocumenteerd.
Kun je integreren met mijn bestaande app of API?
Ja — ik kan de RAG-pipeline omwikkelen met FastAPI endpoints of in je frontend embedden.

