Sarò il tuo sviluppatore software AI per rag, agenti AI, chatbot e app llm


Level 2
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai problemi con chatbot AI di base che hallucinate e non riescono a prendere azioni reali?
Sviluppo agent AI personalizzati e pipeline RAG di produzione usando LangChain e LangGraph che risolvono compiti complessi di business 24/7 senza problemi.
Nessun template, nessuna soluzione da copiare e incollare.
Cosa costruisco per te:
- Sistemi RAG aziendali: interrogare PDF privati, database SQL, manuali e conoscenza interna con citazioni delle fonti
- Reti multi-agent (LangGraph / CrewAI): agent coordinati che ricercano, stendono, analizzano e eseguono compiti
- Chiamate a strumenti e integrazioni: dare ai LLM la possibilità di eseguire chiamate API, aggiornare CRM, inviare email e eseguire codice
- AI per clienti e vendite: chatbot conversazionali con memoria, gestione sessioni e escalation umana-in-the-loop
- Deployment sicuro: backend FastAPI, contenitori Docker, dashboard Streamlit e tracciamento LangSmith
Perché scegliere me?
- Oltre 6 anni di esperienza
- Architettura di livello produzione (niente prototipi fragili)
- Gestione dati 100% privata e sicura
- Consegna completa del codice e walkthrough video
Clicca "Contattami" descrivendo la tua idea.
Ti invierò una breakdown gratuita dell'architettura personalizzata su come dovremmo costruirla.
Scopri di più su Alex A.
AI Automation Engineer, n8n, AI Agents, GHL
Level 2
- DaBulgaria
- Membro daapr 2023
- Tempo di risposta medio2 ore
- Ultima consegnacirca 15 ore
Lingue
Inglese
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FAQ
Traduzione automatica.
Qual è il vantaggio di LangChain e LangGraph rispetto ai chatbot standard?
I chatbot standard generano solo testo. LangChain e LangGraph danno ai LLM memoria, stato persistente, connettività API e la capacità di eseguire workflow complessi, cercare dati live e prendere azioni reali.
Qual è la differenza tra LangChain e LangGraph?
LangChain collega passaggi sequenziali di LLM, mentre LangGraph gestisce workflow ciclici, multi-agent con decision tree, loop e approvazioni human-in-the-loop per compiti complessi.
Devo fornire le mie API keys?
Sì, devi avere le tue API keys LLM (OpenAI, Anthropic Claude, Groq) e credenziali Vector DB (Pinecone, Chroma). Ti guiderò passo passo su come generarle e configurarle in modo sicuro.
Come elimini le hallucinations nei sistemi RAG?
Utilizzo chunking ottimizzato, riorganizzazione, attribuzione delle fonti e rigide regole di sicurezza. L'agente risponde solo basandosi su contesto verificato dai tuoi documenti privati, citando fonti esatte.
I miei dati aziendali sono sicuri e privati?
Assolutamente sì. I tuoi dati vengono elaborati esclusivamente tramite API aziendali con politiche di zero-data-retention e non vengono mai usati per addestrare modelli pubblici. Rimangono nel tuo ambiente privato.
Puoi collegare l'agente AI al mio database o CRM?
Sì. Costruisco integrazioni personalizzate per chiamate API a database SQL (PostgreSQL, MySQL), HubSpot, Salesforce, Airtable, Notion, Google Sheets o qualsiasi sistema con API REST o Webhook.
Come e dove verrà distribuito l'agente AI?
Posso distribuirlo tramite contenitori Docker, AWS, GCP o DigitalOcean, con backend FastAPI e interfaccia web pulita (Streamlit / Chainlit) o integrarlo direttamente nella tua app esistente.
Supporti sistemi Multi-Agent con CrewAI o LangGraph?
Sì! Costruisco reti multi-agent specializzate dove agent dedicati (es. Ricercatore, Analista dati, Copywriter, Revisore) collaborano senza problemi per completare processi complessi di business.
Cosa succede dopo la consegna? Ricevo supporto e documentazione?
Ogni progetto include codice pulito e ben documentato, istruzioni per l'ambiente e un walkthrough video personalizzato che ti mostra esattamente come eseguire e mantenere il sistema.
Possiamo iniziare con un Proof of Concept (POC)?
Assolutamente sì. Il pacchetto base è pensato appositamente per costruire un prototipo funzionante sui tuoi dati, così puoi testare l'architettura e validare i risultati prima di scalare.

