Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw AI-klaar data pipelines voor rag, llm en AI agent toepassingen
Over deze dienst
Jouw LLM is slechts zo slim als de data die het opvraagt.
Ik bouw productieklare data pipelines die je documenten, databases en SaaS-tools omzetten in AI-klaar kennisbanken voor RAG, LLM en agent toepassingen met de retrieval kwaliteit die daarbij past.
WAT JE KRIJGT:
- Inname van meerdere bronnen (Notion, Confluence, Drive, S3, databases, websites, PDFs)
- Intelligente chunking afgestemd op jouw content (geen simpele splits)
- Embeddings met jouw gekozen model (OpenAI, Cohere, open-source)
- Setup van vector DB (pgvector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma)
- Metadata filtering + hybride zoekfunctie voor nauwkeurige retrieval
- Evaluatiehulpmiddel zodat je de kwaliteit echt kunt meten
- Netjes documenten zodat jouw team het kan beheren en uitbreiden
WAAROM IK:
- Google Certified Professional Data Engineer
- Meer dan 20 data projecten afgerond, inclusief RAG werk (ShareDat)
- Diepgaande data engineering achtergrond, ik behandel RAG eerst als een data probleem, daarna als een LLM probleem
VOOR WIE DIT IS:
Oprichters die AI producten bouwen, teams die RAG toevoegen aan interne tools, en bureaus die AI functies uitrollen en die moe zijn van prototypes die 'het werkt op 5 documenten' en bij schaal falen.
Stuur me een bericht voordat je bestelt, zodat ik je bronnen, volume en retrieval doelen kan inschatten.
Mijn portfolio
Andere Data engineering diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Met welke vector-databases werk je?
pgvector (Postgres), Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, Milvus, en cloud-native opties zoals BigQuery vector search en Snowflake Cortex. Als je niet weet welke je moet kiezen, adviseer ik er een op basis van jouw schaal en budget.
Van welke data bronnen kan je inladen?
Notion, Confluence, Google Drive, SharePoint, Slack, Intercom, Zendesk, websites, PDFs, databases (Postgres/MySQL/Mongo), S3/GCS, en elke REST API. Als je een aangepaste bron hebt, neem eerst contact op.
Bouw je ook de chatbot / frontend?
Mijn kernactiviteit is de data en retrieval pipeline — de basis die de meeste RAG projecten verkeerd doen. Ik kan een eenvoudige chat prototype toevoegen als een Gig Extra. Voor productie UIs kan ik partners aanbevelen of de overdracht doen naar jouw frontend team.
Hoe verschilt dit van gewoon LangChain / LlamaIndex gebruiken?
Dat zijn frameworks, geen pipelines. De meeste fouten in RAG gaan niet over het framework — het gaat om chunking, metadata, datakwaliteit en retrieval tuning. Ik bouw de hele data engineering laag eronder zodat die frameworks daadwerkelijk goed presteren in productie.
Houdt de pipeline de knowledge base gesynchroniseerd met bron updates?
Ja. Standaard en Premium omvatten incrementele synchronisatie zodat nieuwe en bijgewerkte documenten automatisch worden verwerkt volgens een schema. Basic is een eenmalige lading, geschikt voor statische corpora.
Kan je helpen om te beoordelen of de retrieval echt werkt?
Ja, en dit is het onderdeel dat de meeste projecten overslaan. Standaard en Premium bevatten een retrieval evaluatiehulpmiddel met testvragen, hit-rate metrics en een feedback loop zodat de kwaliteit meetbaar is en niet op gevoel gebaseerd.
