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Costruirò agenti AI usando langchain, OpenAI, rag, langgraph, python
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FAQ
Traduzione automatica.
Che tipi di agenti AI puoi costruire?
Agent, tool-calling agent e agent di workflow autonomi usando LangGraph. Se riesci a descrivere il compito, posso probabilmente creare un agent per esso.
Con quali framework e modelli lavori?
LangChain e LangGraph per l'orchestrazione, OpenAI (GPT-4o, GPT-3.5) come backbone LLM di default, e FAISS / ChromaDB per lo storage di vettori nelle pipeline RAG. Posso anche integrare modelli open-source se necessario.
Cos'è RAG e ne ho bisogno?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permette all'AI di rispondere alle domande basandosi sui tuoi documenti o sulla tua base di conoscenza invece di affidarsi esclusivamente ai dati di addestramento del modello. Se hai PDF, documenti o un database che vuoi che l'agent "conosca," hai bisogno di RAG.
Cosa devo fornire?
Una descrizione chiara di cosa dovrebbe fare l'agent, eventuali documenti o fonti di dati con cui deve lavorare, e il tuo provider LLM preferito/chiave API. Io mi occuperò del resto.
L'agent può usare strumenti esterni come ricerca web, API o database?
Sì. L'uso di strumenti è uno dei punti di forza di LangChain — posso collegare gli agent a ricerca web, API REST, database SQL o funzioni Python personalizzate.
Cosa riceverò come consegna?
Codice Python pulito, commentato bene, una demo funzionante o un notebook, istruzioni di setup/esecuzione, e una breve spiegazione dell'architettura così puoi mantenerlo e ampliarlo da solo.
E se non ho una chiave API di OpenAI?
Posso guidarti nel processo di ottenerne una, oppure possiamo usare un provider alternativo (Anthropic, Groq, ecc.) a seconda delle tue preferenze e del budget.

