Ik bouw een rag ai klantenservice chatbot met gemini


Over deze dienst
Automatische vertaling
Ben je op zoek naar een AI-assistent die echt vertrouwt op jouw bedrijfsgegevens in plaats van te gokken?
Of je nu een e-commerce winkel runt die premium schoenen verkoopt of een B2B softwarebedrijf hebt, je klanten verwachten directe, nauwkeurige antwoorden. Standaard AI-chatbots hallucinerende en onjuiste informatie geven. Ik bouw productieklare, RAG-gestuurde (Retrieval-Augmented Generation) chatbots die elk antwoord baseren op jouw daadwerkelijke documenten.
Wat je krijgt:
- Grounded AI: Het model ziet alleen relevante gevallen via ChromaDB en MiniLM embeddings, afgedwongen in de code.
- Full-Stack Levering: Een snelle Python/FastAPI backend gecombineerd met een dynamische React frontend.
- Wereldwijde Bereik: Volledige ondersteuning voor Engels en Arabisch (RTL), inclusief automatische vertaling van niet-Engelse queries.
- Enterprise Beveiliging: Echte authenticatie via bcrypt en JWT.
- Hoge Prestaties: Geoptimaliseerde architecturen ontworpen voor snelheid, net als mijn vorige systeem dat de responsetijd van 86 seconden naar 2,5 seconden bracht.
- Transparantie: Een ingebouwd paneel dat visueel de echte embedding-ruimte achter elk antwoord toont.
Ik schrijf niet alleen prompts; ik bouw geharde, Docker-gecontaineriseerde applicaties ondersteund door geautomatiseerde CI-test suites.
Maak kennis met Youssef Bassem
Python Developer, Computer Vision and Automation
- Afkomstig uitEgypte
- Lid sindsmei 2020
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Arabisch, Engels, Duits
Automatische vertaling
Mijn portfolio
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Zal de chatbot antwoorden verzinnen (hallucineren)?
Nee. Ik gebruik een RAG (Retrieval-Augmented Generation) pijplijn, zodat de AI alleen mag antwoorden met behulp van de specifieke knowledge base of documenten die je aanlevert.
Ondersteunt dit talen anders dan Engels?
Ja! De frontend ondersteunt volledig Engels en Arabisch (RTL), en vertaalt automatisch niet-Engelse queries voordat het je database doorzoekt, zodat het nog steeds de juiste antwoorden vindt.
Welke technologie stack gebruik je?
Ik bouw de backend met Python, FastAPI en ChromaDB, aangedreven door de Google Gemini API. De frontend is gebouwd in React, en alles is productieklare software met Docker.

