Ik bouw een veilig rag-systeem voor private document qna


Over deze dienst
Automatische vertaling
Jouw documenten bevatten de antwoorden die jouw team nodig heeft. Ik ontwikkel private, veilige AI-systemen waarmee je vragen kunt stellen en direct geciteerde antwoorden krijgt.
Wat je krijgt:
Ik bouw veilige Retrieval-Augmented Generation (RAG) systemen die:
- Lezen: PDFs, Word documenten, Excel, Markdown en meer
- Indexeren: Maak doorzoekbare embeddings van je documenten
- Antwoorden: Biedt nauwkeurige, geciteerde antwoorden op elke vraag
- Beschermen: Volledige zelfhosting binnen jouw VPC; data verlaat nooit jouw controle
Wat ik lever:
- Compleet RAG-pijplijn code (LlamaIndex / LangChain)
- Opzet van vector database (ChromaDB, Pinecone, of AWS OpenSearch)
- LLM-integratie (OpenRouter, AWS Bedrock, of OpenAI)
- Beveiligingsarchitectuur met Guardrails en PII-redactie
- Implementatiehandleiding
Waarom ik:
- Expertise in LlamaIndex, SplatRag en RAGFlow
- Specialist in AWS Bedrock Knowledge Bases
- Security-first: VPC zelfhosting, IAM, KMS-encryptie
- Resultaten: van 45 minuten naar 2 minuten zoeken in documenten (95% sneller)
Klaar om je documenten te ontsluiten? Klik op "Bestel nu" of stuur me een bericht voor een op maat gemaakte offerte.
Maak kennis met ProAI
Integra8ai
- Afkomstig uitNigeria
- Lid sindssep 2021
Talen
Engels, Frans, Spaans, Arabisch
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is een RAG-systeem?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) is een AI-architectuur die een groot taalmodel koppelt aan je private documenten. Het stelt je in staat vragen te stellen en nauwkeurige, geciteerde antwoorden te krijgen op basis van je eigen data — niet alleen de trainingsdata van het model.
Welke documenttypes ondersteund u?
Basis: PDF, TXT, Markdown. Standaard: PDF, Word, MD, Excel. Premium: Alle formaten inclusief gescande documenten (OCR), afbeeldingen met tekst en complexe opmaak met tabellen.
Hoeveel documenten kan ik verwerken?
Basis: Tot 1.000 documenten. Standaard: Tot 10.000 documenten. Premium: 50.000+ documenten.
Zijn mijn gegevens veilig?
Absoluut. Alle implementaties zijn volledig zelfgehost binnen jouw infrastructuur (AWS VPC). Jouw documenten blijven altijd onder jouw controle. Ik implementeer Bedrock Guardrails voor PII-redactie, IAM least-privilege toegang en KMS-encryptie. Ik train nooit modellen op jouw data — jij behoudt volledige eigendom.
Welke retrieval-technologie gebruik je?
Ik gebruik LlamaIndex voor robuuste ingestiepijplijnen, SplatRag voor state-of-the-art retrieval nauwkeurigheid (0.78 nDCG@10 op benchmarks), en R2R voor 3x snellere ingestie dan synchrone frameworks. Standaard en Premium tiers omvatten hybride zoek (semantisch + trefwoord) voor maximale precisie.
Moet ik mijn eigen LLM API-sleutel aanleveren?
Ja. Je hebt API-sleutels nodig voor je gekozen LLM-provider. Ik raad OpenRouter (gratis tier beschikbaar), AWS Bedrock of OpenAI aan. Ik help je hiermee op te zetten.
Welke vector database gebruik je?
Basis: ChromaDB (lokaal). Standaard: Pinecone, Weaviate of AWS OpenSearch. Premium: AWS OpenSearch met hybride zoek en multi-modale retrieval.
Wat is het verschil tussen Basic, Standaard en Premium?
Basis ($500): 1.000 documenten, basis RAG, ChromaDB, levering binnen 5 dagen. **Standaard** ($2.000): 10.000 documenten, SplatRag, hybride zoek, Bedrock KB, levering binnen 10 dagen. Premium ($6.000): 50K+ documenten, SplatRag + R2R, multi-modale retrieval, VPC zelfhosting, Guardrails, training, levering binnen 21 dagen.
Kan ik zien waar de antwoorden vandaan komen?
Ja. Alle pakketten bevatten bronvermelding en citaties. Het systeem vertelt je precies uit welk document en welke sectie elk antwoord komt.
Wat als ik later meer documenten wil toevoegen?
Dat kan. Het systeem is ontworpen om uit te breiden. Voor doorlopende ondersteuning kun je mijn retainer diensten overwegen of me een bericht sturen voor een op maat gemaakte offerte.

