Ik bouw een aangepaste ai-chatbot met rag, langchain en vector database


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ben je op zoek naar een production-ready AI-chatbot die echt antwoordt op basis van JOUW data in plaats van generieke AI-guesses? Ik bouw aangepaste RAG-chatbots met LangChain, LangGraph en vector databases (pgvector, Pinecone, Qdrant).
WAT JE KRIJGT: RAG-pijplijn (documentinname, slimme chunking, embeddings, hybride retrieval, her ranking, geciteerde antwoorden); je data-bronnen (PDF's, documenten, websites, FAQ's, databases); productie-backend (FastAPI, achtergrondwerkers, Redis caching van antwoorden onder een seconde); safeguards (hallucination-reductie, multi-tenant data-isolatie met JWT); schone, embedbare chat-widget voor jouw website.
WAAROM IK: Ik ben een Applied AI Engineer met 3+ jaar ervaring in productie-LLM, RAG en agentic AI-systemen (Python, LangChain/LangGraph, FastAPI).
Pakketten: Basic (€90): RAG-chatbot op tot 50 documenten, één datasourcе, levering binnen 7 dagen. Standard (€200): tot 500 documenten, meerdere bronnen, website-widget, levering binnen 14 dagen. Premium (€400): oneindige schaal RAG, aangepaste retrieval-tuning, analytics-dashboard, prioriteitsondersteuning, levering binnen 21 dagen.
Stuur me een bericht voordat je bestelt; ik bevestig welk pakket het beste past bij jouw use case.
Maak kennis met Nisar Ahmad
Applied AI Engineer, LLM Apps, RAG Pipelines and AI Chatbots
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsnov 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Urdu, Engels
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Met welke LLMs werk je?
OpenAI, Anthropic, Gemini — jouw keuze.
Heb ik technische kennis nodig?
Nee, ik lever een werkende chatbot plus eenvoudige installatie-instructies.
Kan het Urdu of andere talen spreken?
Ja, meertalige ondersteuning is beschikbaar.
Wat is RAG en waarom heeft mijn chatbot het nodig?
RAG (retrieval-augmented generation) laat de chatbot antwoorden uit JOUW documenten in plaats van te gokken — minder hallucinaties, altijd up-to-date met jouw data.
Uit welke documenten kan de chatbot leren?
PDF's, Word-docs, websites, FAQ's, databases — bijna elke tekstbron.
Implementeer je de chatbot op mijn server?
Ja, ik kan deze op jouw server of in de cloud (Docker/AWS/GCP) zetten, of geef je de volledige broncode.
