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Costruirò un agente AI langgraph con memoria, strumenti e humanintheloop
Kiranfiaz
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Su questa Gig
Se cerchi un chatbot AI che ricordi davvero il contesto, segua la logica e possa essere verificato? Costruisco assistenti AI di livello produzione usando LangChain + LangGraph, non prototipi fragili.
La maggior parte delle gig si ferma a "pipeline RAG di base." Io vado oltre: progetto agent con stato che gestiscono conversazioni multi-step, uso di strumenti, approvazione human-in-the-loop e esecuzione duratura, la stessa infrastruttura usata dai prodotti AI di produzione.
Cosa Costruirò per Te
Core: sistema RAG alimentato da LangChain
- Caricamento documenti da PDF, siti web, database o API
- Segmentazione intelligente con ricerca ibrida e riorganizzazione
- Integrazione con database vettoriali (Pinecone, Chroma, FAISS, Qdrant)
- Citazioni delle fonti per risposte basate sui TUOI dati
Avanzato: orchestrazione agente LangGraph
- Conversazioni multi-turno con memoria persistente
- Controllo esplicito del flusso: loop, rami, tentativi
- Chiamata a strumenti: lascia che l'agente cerchi, calcoli, recuperi API o attivi azioni
- Human-in-the-loop: approva o modifica le decisioni dell'agente prima dell'esecuzione
- Esecuzione duratura: l'agente resiste ai fallimenti e si riprende
Opzioni aggiuntive
- Backend FastAPI per integrazione facile
- Interfaccia web o endpoint API
- Deployment con Docker
- Ottimizzazione dei costi e tracciamento token
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Kiranfiaz
Artificial Intelligence Machine Learning Natural Language Processi
- DaPakistan
- Membro dagen 2021
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna3 anni
Lingue
Urdu, Inglese, Cinese, Spagnolo
Hi, I am Kiran Fiaz. I am by profession a data scientist and has an excellent grip on python programming, can assist you in deep learning, machine learning, and other NLP related tasks. I have 3 years of experience in handling machine learning and deep learning tasks.
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FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra LangChain e LangGraph?
LangChain è un framework per costruire applicazioni LLM rapidamente — caricatori di documenti, retriever, catene. LangGraph è un runtime di livello inferiore per costruire agent con stato, con controllo esplicito, memoria e funzionalità di produzione come esecuzione duratura e human-in-the-loop. Uso entrambi: LangChain per r
Puoi far ricordare al chatbot le conversazioni precedenti?
Sì. LangGraph supporta la persistenza a livello thread e tra thread, quindi l'agente ricorda il contesto tra le sessioni. Questa è una delle principali differenze rispetto a un chatbot RAG di base.
Gli esseri umani possono rivedere le decisioni dell'agente prima che vengano eseguite?
Sì. Posso implementare interruzioni human-in-the-loop — l'agente si ferma per l'approvazione prima di eseguire azioni come inviare email, aggiornare database o attivare workflow.
Devo avere la mia API key?
Sì, per la maggior parte dei casi. Ti guiderò nella configurazione. Se preferisci modelli open-source, posso integrare Llama o Mistral per costi più bassi.
