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Progetterò sistemi AI multiagent agentic rag e langgraph
Muhammad Hamza
Informazioni su questo servizio
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Le integrazioni standard dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni spesso falliscono in ambienti aziendali complessi a causa della perdita di contesto e delle allucinazioni non controllate. Per garantire precisione e sicurezza operativa, le aziende necessitano di sistemi multi-agent deterministici e con stato. Come AI Engineer specializzato in Agentic RAG e orchestrazione multi-agent, utilizzo LangGraph per separare il ragionamento cognitivo dall'esecuzione. Costruisco reti di agenti gerarchiche e guidate da supervisori che possono autocorreggersi, usare strumenti personalizzati e fornire output sicuri per la produzione.
Deliverables principali di ingegneria:
- Topologie LangGraph: Progettazione di architetture multi-agent complesse, con stato, di tipo supervisor e gerarchiche.
- Ottimizzazione di ricerca ibrida: Implementazione di motori di ricerca semantici e BM25 ibridi usando Qdrant insieme a Redis per ridurre drasticamente la latenza.
- Guardrail e deployment: Deployment di guardrail di validazione dell'intento rigorosi e soluzioni containerizzate pronte per il deployment su Google Cloud Platform (GCP) o AWS.
Da assistenti di conoscenza interna sofisticati a team di ricerca autonomi, progetto sistemi robusti pensati per generare valore aziendale misurabile. Costruiamo insieme la tua infrastruttura AI corretta
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Muhammad Hamza
Senior AI Engineer, Agentic Systems, LangGraph and MCP Architect
- DaPakistan
- Membro daset 2021
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna1 anno
Lingue
Inglese, Urdu
I am a Senior AI Engineer specializing in production-grade Agentic RAG and multi-agent orchestration using LangGraph. Standard LLM integrations often fail in complex environments due to context loss. I solve this by building deterministic, stateful AI ecosystems that drive measurable business value. My technical stack includes custom MCP servers for secure tool calling, Qdrant for optimized vector retrieval, and scalable FastAPI backends. I do not simply build basic API wrappers. Let us architect your AI infrastructure properly from the foundational layer upward.
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FAQ
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Perché usi LangGraph invece delle integrazioni standard di LLM?
Le integrazioni standard dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni spesso falliscono in ambienti aziendali complessi a causa della perdita di contesto e delle allucinazioni non controllate. LangGraph viene utilizzato per separare il ragionamento cognitivo dall'esecuzione, creando sistemi multi-agent deterministici e con stato che possono autocorreggersi e fornire
Cosa include il pacchetto Basic Architectural Blueprint?
Il prezzo è di 150$ con un termine di consegna di 3 giorni. Include una consulenza completa di progettazione di sistema di 1 ora. Il risultato è la consegna di un blueprint grafico dell'architettura e una raccomandazione del tech stack per un sistema multi-agent proposto.
Cosa copre il pacchetto Standard Single Domain RAG System?
Il prezzo è di 600$ con un termine di consegna di 7 giorni. Prevede la progettazione di una pipeline RAG robusta utilizzando Qdrant. Include un agente di routing intelligente, integrazione con Redis e capacità di chiamata strumenti di base.
Quali sono i deliverables del pacchetto Premium Enterprise Agent Team?
Il prezzo parte da 1500$ con un termine di consegna di 14 giorni. Fornisce orchestrazione multi-agent completa con supervisore e specialisti di dominio. Include RAG avanzato, creazione di strumenti personalizzati, guardrail di sicurezza e configurazioni di deployment con Docker.
