Costruirò agenti AI con rag, langchain, langgraph, n8n e make


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Agente di Ricerca IA con RAG, LangChain, LangGraph, n8n e Make
Questo progetto punta a sviluppare un agente di ricerca alimentato dall’IA in grado di recuperare informazioni rilevanti, rispondere alle domande usando i documenti forniti, fare ricerche e automatizzare flussi di lavoro ripetitivi.
Il sistema combina Retrieval-Augmented Generation (RAG), Large Language Models (LLMs) e workflow di agenti per creare una soluzione di IA pratica che va oltre la funzione base di un chatbot.
Caratteristiche principali:
- Sviluppo di ARtIente IA: apprendimento intelligente e esecuzione dei compiti.
- Implementazione RAG: risposte contestualizzate dai documenti.
- LangChain & LangGraph: workflow strutturati di IA e integrazione di strumenti.
- Integrazione IA: collega LLMs e API supportate.
- Automazione dei flussi di lavoro: usa n8n e Make per automatizzare compiti ripetitivi.
️ Tech Stack: Python, FastAPI, Streamlit, LangChain, LangGraph, RAG, database vettoriali, API LLM, n8n e Make.
Casi d’uso
- Ricerche e riassunti di informazioni
- Sistemi di domande e risposte sui documenti
- Assistenti interni alle conoscenze
- Recupero di informazioni aziendali
- Automazione dei flussi di lavoro con IA
- Report di ricerca e strumenti di produttività
Hai in mente un progetto IA? Mandami un messaggio per parlare dei tuoi requisiti! .
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AIML Engineer, Data Science, Web Developer
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- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Hindi, Telugu, Inglese
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FAQ
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Quali tipi di soluzioni AI sviluppi?
Sviluppo agenti IA su misura, chatbot basati su RAG, sistemi di domande sui documenti, assistenti di ricerca IA e soluzioni intelligenti di automazione dei workflow pensate per le esigenze della tua azienda.
Puoi integrare IA con le mie applicazioni aziendali esistenti?
Sì. Posso integrare modelli IA e API supportate nelle applicazioni esistenti e collegare i flussi di lavoro usando n8n o Make, a seconda delle tue esigenze e della disponibilità delle integrazioni.
Come fai a garantire che l’IA fornisca risposte rilevanti e affidabili?
Per soluzioni basate su RAG, configuro il recupero dei documenti per fornire contesto rilevante al modello IA. Le referenze delle fonti e risposte di fallback possono essere implementate dove opportuno per ridurre risposte non supportate.
Quali informazioni sono necessarie prima di effettuare un ordine?
Condividi pure i tuoi obiettivi di progetto, le funzionalità richieste, le integrazioni preferite e eventuali documenti o requisiti tecnici. Esaminerò l’ambito e ti consiglierò l’approccio più adatto prima di iniziare.
I miei documenti sono riservati. È sicuro?
Sì. I tuoi dati rimangono nel tuo ambiente, e posso distribuire l'intero sistema sul tuo account cloud o sulla tua infrastruttura, così niente esce dal tuo controllo.

