Ik bouw een aangepaste rag chatbot met langchain, llamaindex en OpenAI


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ik bouw productieklare RAG (Retrieval-Augmented Generation) chatbots
die vragen nauwkeurig beantwoorden met behulp van jouw documenten, databases,
of kennisbanken.
Of je nu een klantenservice-bot, interne kennisassistent,
of document Q&A-systeem nodig hebt, ik lever end-to-end pipelines die echt werken.
Wat je krijgt:
Aangepaste RAG-pipeline (LangChain / LlamaIndex)
Vector DB-integratie (Pinecone, ChromaDB, FAISS)
PDF, URL, CSV, database & Notion ondersteuning
OpenAI, Claude, Mistral of open-source LLM
Spraakinput/output ondersteuning (Whisper + TTS)
Schone REST API of Streamlit UI
AWS / Azure / HuggingFace deployment
Ik heb VoiceRAG gebouwd, een realtime voice-enabled RAG-systeem en
productie pipelines getest op financiële datasets. Ik doe niet alleen
prototypes, ik bouw dingen die opschalen.
Technologie: Python · LangChain · LlamaIndex · OpenAI · Pinecone ·
FastAPI · Streamlit · Docker · AWS · Azure
Maak kennis met Taha Ahmad
AI System Engineer
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsokt 2023
- Gem. reactietijd2 uur
Talen
Engels, Frans, Chinees
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Q: Met welke data bronnen kan de chatbot verbinden?
PDF, Word documenten, CSV's, URL's, SQL databases, Notion en meer — eigenlijk alle gestructureerde of ongestructureerde data die je hebt.
V: Welke LLM gebruik je?
Standaard GPT-4, maar ik kan Claude, Gemini, Mistral, LLaMA of elk open-source model integreren op basis van jouw voorkeur of budget.
Q: Krijg ik de source code?
Ja, volledige source code met documentatie wordt bij elk pakket geleverd — geen lock-in.
Q: Kun je spraakinput en output toevoegen?
Ja, spraakondersteuning met OpenAI Whisper (spraak-naar-tekst) en TTS (tekst-naar-spraak) is inbegrepen in het Premium pakket.

