Costruirò agentic rag, knowledge graph e sistemi di intelligenza artificiale multi agent


Informazioni su questo servizio
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Intelligenza artificiale multi agente e agentic RAG di livello produzione che funziona bene anche in uso reale, non solo in demo. Costruisco sistemi di agenti con LangGraph o CrewAI, oppure configuro e deployo il runtime pre-costruito Strands Harness per te.
Cosa costruisco:
- Agentic RAG: recupero basato su ground over Vector DBs, knowledge graphs e ricerca ibrida, con citazioni delle fonti in ogni risposta.
- Orchestrazione multi agente: routing dei task, subagent delegati e memoria persistente che sopravvive ai riavvii.
- Strands Harness (Premium): il runtime pre-costruito dell'agente, configurato e deployato da me, non ricostruito da zero. Persistenza della sessione, gestione automatica del contesto, esecuzione di task in background e gate di approvazione su ogni chiamata agli strumenti, su AWS o Docker.
- Model agnostic: funziona su OpenAI, Anthropic, Google o Amazon Bedrock, così puoi cambiare provider senza riscrivere tutto.
- Guardrails: politiche di approvazione e autorizzazione umana per evitare chiamate agli strumenti senza controllo.
- Add-on: estrazione di tabelle PDF, filtraggio dei metadati, grafi Neo4j, agenti di database in sola lettura.
Sei il proprietario del codice e della configurazione. Ricevi codice sorgente testato, documentazione dell'architettura e supporto al deployment. Contattami per una consulenza tecnica prima di ordinare.
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Building AI systems and the Python backends that serve them
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FAQ
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Qual è la differenza tra RAG standard e RAG Agentic?
Il RAG standard recupera contesto statico per l'iniezione nel prompt. L'agentic RAG utilizza agenti autonomi con logica decisionale, chiamata agli strumenti e recupero iterativo per ragionamenti a più passaggi.
Quali vector database e framework supporti?
LangGraph, LangChain, Pinecone, ChromaDB, Qdrant e PGVector, integrati con OpenAI, Claude, DeepSeek o modelli open-source come LLaMA.
Posso mantenere il controllo su cosa il mio agente può fare?
Sì. Ogni chiamata agli strumenti passa prima attraverso un gate di intervento — approvazione umana completa, punteggio di rischio AI, regole in linguaggio semplice o politiche di autorizzazione formali che i subagent ereditano automaticamente. I delegati non possono bypassare le tue regole.
Puoi lavorare con i miei PDF, documenti scannerizzati e fogli di calcolo?
Add-on, sì. L'enterprise RAG fallisce silenziosamente nell'estrazione — i report sono prose avvolte attorno alle tabelle con ogni numero che chiedi. Estrazione di tabelle, grafici e scansioni in dati strutturati puliti, tracciati per pagina. Nota onesta: nessuna tabella è perfetta, quindi scegliamo le più importanti e ci concentriamo sulla precisione.
L'agente può rispondere a domande contro il mio database?
Sì, come add-on. Il tuo team chiede in inglese semplice e riceve una risposta con lo SQL mostrato, così può verificare la logica invece di fidarsi di una scatola nera. Funziona su una connessione a database **solo in lettura** con una lista di comandi consentiti e un limite di righe — l'agente non può modificare i tuoi dati.
Cos'è esattamente l"agent harness" nel pacchetto Premium — stai costruendo un framework per me?
No. Strands Harness è un runtime esistente e mantenuto, che configuro e deployo per te, invece di costruire o forkare qualcosa. Ricevi sessioni, memoria a lungo termine, gestione del contesto, subagent, task in background e gate di approvazione collegati ai tuoi dati e strumenti.
Ottengo memoria a lungo termine e persistenza dello stato?
Sì — stato della sessione, archiviazione persistente di vector e memoria della conversazione sono incluse in Standard e Premium.

