Ik bouw een aangepaste rag retrieval augmented generation systeem voor jouw data

JOUW DATA + AI = EEN KENNIS SYSTEEM DAT ECHT BEGRIJPT

Algemene ChatGPT kent je interne documenten, producthandleidingen,

of eigendomsresearch niet. RAG (Retrieval-Augmented Generation) overbrugt

deze kloof door AI vragen te laten beantwoorden op basis van JOUW data.

WAT IK bouw:

• Documentinvoer pipeline (PDF's, Word, websites, databases, API's)
• Slimme chunking en embedstrategie geoptimaliseerd voor jouw contenttype
• Hybride zoekfunctie (semantisch + zoekwoord) voor maximale nauwkeurigheid
• Citaties onderbouwde antwoorden, elke reactie toont de bron
• Aangepaste UI (chatinterface, API-endpoint of Slack/Teams bot)
• Behandelt meer dan 100.000 documenten met zoekresultaten onder een seconde

TECH STACK:

LangChain LlamaIndex ChromaDB Pinecone Qdrant Weaviate

DeepSeek OpenAI Qwen FastAPI Streamlit Next.js

WAAROM IK?

• Heb RAG-systemen gebouwd voor juridisch, medisch, e-commerce en onderwijs
• Optimaliseer voor nauwkeurigheid, ik meet en verbeter retrieval precisie
• Kosteneffectief, ik gebruik DeepSeek embeddings (95% goedkoper dan OpenAI)
• Volledige documentatie inbegrepen, jouw team kan het onderhouden

️BELANGRIJK: RAG-projecten variëren sterk in scope. De prijzen hierboven zijn

beginselen. Stuur me een bericht met je documentvolume en use case voor een

nauwkeurige offerte voordat je bestelt.