About this service
RAG (Retrieval-Augmented Generation) maakt het mogelijk om een LLM te koppelen aan uw eigen data — zodat gebruikers in plaats van algemene antwoorden, antwoorden krijgen die direct uit uw documenten, handleidingen, databases of kennisbank worden gehaald.
Ik heb dit gebouwd voor een Career Bot die cv's verwerkt, indexeert in ChromaDB en specifieke vragen hierover beantwoordt terwijl het automatisch gepersonaliseerde sollicitatiebrieven genereert.
WAT IK LEVER:
✔ Pijplijn voor documentinvoer (PDF, TXT, DOCX, HTML)
✔ Embedding en vectoropslag met ChromaDB of FAISS
✔ LangChain RAG-keten gekoppeld aan OpenAI of Gemini
✔ FastAPI chat-endpoint met bronvermeldingen in de antwoorden
✔ Schone, herbruikbare, goed gedocumenteerde code
✔ Installatiehandleiding zodat uw team het kan draaien en uitbreiden
WAT IK VAN U NODIG HEB:
— Uw documenten of databron
— Voorkeurs-LLM (OpenAI of Gemini — u levert de API-sleutel)
— Beschrijving van de vragen die gebruikers moeten kunnen stellen
NIET INBEGREPEN:
— LLM API-kosten
— Model fine-tuning
Know what is included
See the price, delivery time and package details before you start.
Talk to the seller
Ask questions and keep project updates in one conversation.
Check the seller details
Review their profile, experience, skills and languages.
What happens after you start
Choose a package, send the seller the details, and review the finished work from your project page.
- 01
Choose your package
Compare what is included and pick the option that fits your project.
- 02
Send the details
Add your brief, files, examples and anything else the seller needs.
- 03
Review the work
Check the delivery, request an included revision if needed, and approve when you are happy.