Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Het lijkt erop dat deze dienst tijdelijk niet beschikbaar is
Ik ontwikkel intelligente ai chatbots met behulp van llms, rag en jouw eigen data
Subham
Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik bouw een aangepaste AI chatbot met Retrieval-Augmented Generation (RAG) en Large Language Models (LLMs) zoals Gemini of Groq. De chatbot begrijpt en reageert op gebruikersvragen op basis van jouw documenten of data, met technieken zoals document parsing, vector embeddings en slimme responsgeneratie. Ik gebruik Python, Django en PostgreSQL voor backend ontwikkeling, met deployment opties via Azure. Of je nu een eenvoudige documentgebaseerde Q&A-bot nodig hebt of een volledig schaalbare GenAI-oplossing, ik bied volledige integratie van broncode tot cloud deployment. Ideaal voor bedrijfsautomatisering, supportbots, interne kennisdeling of AI-assistenten op maat van jouw workflow. Je krijgt schone, productieklare code, een gebruiksvriendelijke interface en ondersteuning na levering. Ik bied ook prompt tuning, multi-document zoekopdrachten, admin panels en chatbot analytics als extra opties. Laten we jouw AI chatbot-idee tot leven brengen, nauwkeurig, veilig en schaalbaar.
Maak kennis met Subham
Subham
- Afkomstig uitIndia
- Lid sindsaug 2025
Talen
Hindi, Odia, Engels
GenAI executive with hands-on experience in building RAG chatbots and working with large language models. Skilled in using APIs like Gemini and Groq to develop smart, context-aware systems. Proficient in document parsing, embedding creation, and AI-driven response generation. Strong backend skills with Django and PostgreSQL. Experienced in deploying scalable apps on Azure and managing workflows using Docker, Kubernetes, Jenkins, and Argo CD. Also skilled in Python, Java, JavaScript, and ReactJS. Open to freelance AI and analytics projects.
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat voor soort chatbot bouw je?
Ik bouw aangepaste Retrieval-Augmented Generation (RAG) chatbots met behulp van LLMs. Deze bots kunnen vragen beantwoorden op basis van jouw documenten, bestanden of interne data met slimme, contextbewuste antwoorden.
Wat moet ik aanleveren om aan de slag te gaan?
Je moet de documenten of data die je wilt dat de chatbot begrijpt delen (PDF's, tekstbestanden, enz.), samen met eventuele specifieke use cases of vragen die je verwacht dat gebruikers zullen stellen.
Kun je de chatbot op mijn cloud of website implementeren?
Ja! Ik kan het deployen naar jouw gewenste omgeving, inclusief Azure, Docker, of zelfs integreren met je website of interne tools. Laat me weten wat je wensen zijn.
Ondersteun je integratie met Gemini, Groq of OpenAI?
Ja, ik kan je chatbot integreren met Gemini, Groq of andere LLM-API's, afhankelijk van je voorkeur of budget. Ik help ook met API-sleutelbeheer en omgeving setup.
Kan de chatbot meerdere documenten verwerken?
Zeker. Voor de Standard en Premium pakketten ondersteun ik multi-document ingestie en semantisch zoeken over grote datasets.
Wat is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
RAG combineert document retrieval met taalgeneratie. Het stelt de chatbot in staat relevante informatie uit je data (PDF's, documenten, enz.) te halen en nauwkeurige, natuurlijke taal antwoorden te genereren met een LLM.
Bied je ook chatbot UI ontwerp of alleen backend logica?
Beide. Als je een chatbot interface (web-based) nodig hebt, kan ik die bouwen met React.js of een eenvoudige frontend. Anders lever ik backend API endpoints die klaar zijn om te verbinden met jouw eigen UI.
Zijn mijn gegevens veilig?
Absoluut. Jouw bestanden en inhoud blijven vertrouwelijk. Ik hergebruik nooit klantgegevens en ik kan aanvullende beveiligingsmaatregelen volgen of NDA's ondertekenen indien nodig.
