Costruirò agenti AI personalizzati con chatgpt, langchain e rag per i tuoi dati

Un Chatbot risponde alle domande; un agente compie azioni. Gli agenti AI chiamano API, interrogano database, recuperano dati dal tuo data custom (RAG), eseguono workflow multi-step e ragionano attraverso strumenti per completare compiti reali. Se il tuo caso d'uso è "fare X, poi Y, poi report Z," hai bisogno di un agente.

Sì, questa è una parte fondamentale del mio lavoro. Costruisco agenti RAG che recuperano da PDF, siti web, Notion, MongoDB, Slack o qualsiasi altra fonte usando database vettoriali (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS). Il tuo agente risponde e agisce sui tuoi dati reali, non su un addestramento generico di LLM.

Dipende dal caso d'uso e dal budget. ChatGPT (GPT-4o) per supporto ampio di strumenti e ragionamento. Claude 3.5 per contesto lungo e sfumature. Gemini per l'ecosistema Google. Open-source (Llama, Falcon, DeepSeek via Ollama) per costi o privacy on-premise. Scrivimi le tue esigenze e ti consiglierò.

Sì. Standard e Premium includono il codice sorgente completo con pieno diritto di proprietà e licenza d'uso. Basic include l'app funzionante; il codice sorgente completo è disponibile come extra.

Sì. Mi integro con HubSpot, Salesforce, Airtable, Notion, MongoDB, PostgreSQL, MySQL, REST API, GraphQL, webhook, Zapier, n8n e Make. Se il tuo strumento ha un'API, posso integrarlo.

Principalmente uso LangChain per agenti che chiamano strumenti, LangGraph per sistemi multi-agente e con stato, CrewAI/AutoGen per collaborazione basata sui ruoli, e LlamaIndex per RAG avanzato. La scelta dipende da quale architettura si adatta meglio al tuo problema.

Gli agenti in produzione hanno bisogno di barriere di sicurezza. Implemento il grounding tramite retrieval (RAG che forza le risposte sui tuoi dati), validazione dell'output, difese contro prompt injection, test di valutazione rispetto al comportamento atteso e osservabilità (LangSmith / logging personalizzato) così da individuare rapidamente eventuali fallimenti.

Sì. Per dati sensibili, distribuisco agenti usando Ollama con LLM open-source (Llama, Falcon, Mistral, DeepSeek) sul tuo server, VPS o macchina locale, senza che i dati lascino la tua infrastruttura.

Sì. Premium include deployment su GCP/AWS/Vercel e 30 giorni di supporto post-consegna. Standard include guida al deployment. Estensioni di supporto sono disponibili come extra.

Per favore, clicca su "Contattami" prima di ordinare. La maggior parte dei progetti di agenti richiede 10–15 minuti di definizione (fonti di dati, integrazioni, deployment). Esaminerò il tuo caso e ti fornirò un preventivo preciso di un pacchetto personalizzato così entrambi sapremo esattamente cosa otterrai.