Sfoglia categorie
Esplora
Fiverr Pro
Italiano
$
USD
Costruirò un agente AI con rag, langgraph, langchain, llamaindex e n8n
Ilyas N
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
La maggior parte dei chatbot AI si limita a incapsulare un modello: sembrano sicuri, producono allucinazioni e non fanno nulla. Le aziende hanno bisogno di un agente che ragioni sui dati reali, agisca e funzioni in produzione.
Io creo agenti AI personalizzati con Python, FastAPI, LangChain, LangGraph e LlamaIndex:
Risposte basate su RAG ancorate ai tuoi documenti e citano le fonti. Se la risposta non è nei tuoi dati, l’agente lo dice invece di inventarne una.
L’uso degli strumenti fa azioni, non solo chiacchiere: cerca nella tua knowledge base, chiama API, analizza dati web, aggiorna il tuo CRM.
Memory & control: la memoria multi-turn e i meccanismi di LangGraph rendono il comportamento prevedibile e debuggable, non fragili catene di prompt.
Automazione & voice: flussi di lavoro n8n collegano l’agente a Telegram, WhatsApp, email, Sheets e al tuo CRM; STT/TTS per agenti vocali.
Otterrai codice pulito e documentato, di tua proprietà.
Scrivimi prima di ordinare e dimmi cosa stai costruendo; ti dirò onestamente se è una buona soluzione.
Scopri di più su Ilyas N
Ilyas N
AI Engineer, LLM Agents, RAG and n8n Automation
- DaUzbekistan
- Membro daapr 2025
- Ultima consegna6 mesi
Lingue
Russo, Inglese
I build AI agents, RAG systems and n8n automations that replace manual work in real businesses.
• AI agents & RAG: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, pgvector
• n8n workflows: CRM, email, e-commerce, self-hosted setup
• Telegram/WhatsApp bots with AI, quizzes, lead funnels
• Scrapers, Python/FastAPI backends, API integrations
Clear scope first, working version early, then iterations. Clean, documented solutions, no black box.
Send me a short description of your task and I'll suggest an approach.
Traduzione automatica.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra un agente RAG e un normale chatbot?
Un chatbot normale risponde da ciò che il modello ricorda, quindi può inventare fatti. Un agente RAG prima cerca tra i tuoi documenti, risponde solo da ciò che trova, cita la fonte e dice “non lo so” quando la risposta non è nei tuoi dati.
I miei documenti sono riservati. È sicuro?
Sì. I tuoi dati restano nel tuo database e posso ospitare tutto sul tuo server. Per una privacy stretta posso usare un modello open-source locale, così nulla esce dalla tua infrastruttura. Con i LLM in cloud, solo il testo necessario per ogni risposta viene inviato all’API del fornitore.
L’agente può collegarsi agli strumenti che uso già: CRM, API, fogli di calcolo?
Sì. Con n8n e Python lo collego a qualsiasi cosa abbia un API o webhook: CRM, Google Sheets, database, email, Telegram, WhatsApp. L’agente non chiacchiera solo; può leggere i dati, creare record e avviare azioni.
Perché proprio LangChain e LangGraph?
LangChain offre blocchi di costruzione consolidati (retriever, strumenti, memoria). LangGraph aggiunge stato esplicito e flusso di controllo, così il comportamento dell’agente è prevedibile e debuggable, non una fragile catena di prompt. Se il tuo compito richiede solo un semplice flusso n8n, te lo dirò e ti farò risparmiare.
In quali canali può lavorare l’agente?
Telegram, WhatsApp, un widget di chat sul tuo sito, Slack o email. La voce (speech-to-text e text-to-speech) è possibile nel pacchetto Premium. Dimmi dove si trovano i tuoi clienti e ti suggerirò la soluzione migliore.
