Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw aangepaste rag ai agents, chatbots en kennissystemen
Tayyab E.
Top Rated
Over deze dienst
Automatische vertaling
Maak een productieklaar RAG-systeem dat je documenten, website, database of interne kennis omzet in een slimme AI-assistent die kan ophalen, redeneren en reageren met contextbewuste antwoorden.
Ik ontwerp aangepaste Retrieval-Augmented Generation systemen, AI agents en kennisbank chatbots met een sterke focus op nauwkeurigheid, retrieval-kwaliteit, schaalbaarheid en onderhoudbare architectuur.
Wat ik kan bouwen:
- RAG chatbots en AI kennisassistenten
- AI agents met tools, geheugen en retrieval
- Invoer van PDF, website, database, API, CSV en Excel
- Vector search met Pinecone, Qdrant, Chroma of pgvector
- Integratie van OpenAI, Claude, Gemini, Llama, DeepSeek en lokale LLM
- Hybride search, metadata filtering, reranking en citaties
- FastAPI / backend integratie en aangepaste APIs
- Web scraping en geautomatiseerde kennisinvoer
- Privé- of self-hosted RAG-implementaties
- Retrieval evaluatie, testen en optimalisatie
Met meer dan 7 jaar ervaring in Backend en System Design, automatisering, scraping en data engineering bouw ik meer dan eenvoudige chatbot wrappers — ik lever robuuste AI-systemen rondom je echte bedrijfsdata.
Neem contact met me op voordat je bestelt voor de beste architectuur en pakketkeuze.
Maak kennis met Tayyab E.
Tayyab E.
Turn Any Website Into Structured Data
Top Rated
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsmrt 2019
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering2 weken
Talen
Urdu, Engels
Hi! I’m Tayyab Elahi, a web scraping and data extraction expert with 7+ years of experience. I help businesses collect, clean, and structure data from websites using reliable scraping, automation, and scalable data workflows. From one-time data extraction to large-scale and recurring scraping projects, I focus on accurate results, clean delivery, and solutions built around your specific requirements.
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is een RAG-systeem?
RAG, of Retrieval-Augmented Generation, stelt een AI-model in staat om relevante informatie uit je eigen data op te halen voordat het antwoord geeft. Het is handig voor assistenten die toegang nodig hebben tot documenten, websites, productinformatie of interne bedrijfskennis.
Welke data kan ik gebruiken?
PDF's, Word-documenten, spreadsheets, websites, databases, API's, productcatalogi, help-center artikelen en andere gestructureerde of ongestructureerde data kunnen worden gebruikt.
Kun je mijn website scrapen en de data gebruiken voor RAG?
Ja. Web scraping en gestructureerde data-extractie zijn kerngebieden van mijn werk. Ik kan zowel de dataverzamelingspipeline als het RAG-systeem bouwen.
Met welke vector-databases werk je?
Afhankelijk van het project werk ik met Pinecone, Qdrant, Chroma, PostgreSQL/pgvector en andere geschikte vectoropslagoplossingen.
Gebruik je LangChain?
Ja, waar het zinvol is. Ik kan LangChain, LangGraph of aangepaste Python-implementaties gebruiken, afhankelijk van de architectuur en complexiteit van de toepassing.
Kun je OpenAI, Claude of Gemini gebruiken?
Ja. De RAG-architectuur kan integreren met OpenAI, Claude, Gemini of compatibele/open source LLMs, afhankelijk van jouw wensen.
Kan de chatbot citaties geven?
Ja. Het systeem kan bron documenten, URL's, documentnamen of relevante passages teruggeven naast de gegenereerde antwoorden, waar de data-architectuur dat ondersteunt.
Kan RAG hallucinations volledig elimineren?
Geen enkele RAG-implementatie kan garanderen dat hallucinations volledig worden voorkomen. Echter, kwaliteit van retrieval, prompt ontwerp, metadata filtering, reranking, citaties en responsbeperkingen kunnen de betrouwbaarheid aanzienlijk verbeteren.
Kun je een privé- of lokaal gehost RAG-systeem bouwen?
Ja. Als de eisen daarom vragen, ontwerp ik systemen met self-hosted vector databases en lokale/open source modellen.
Kun je het RAG-systeem koppelen aan mijn website of applicatie?
Ja. Ik kan de RAG-pipeline via een API blootstellen of integreren in een bestaande applicatie, afhankelijk van jouw stack.
