Configurerò agent vocale AI, chatbot AI su langchain, langflow, vertex ai, flowish


Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Hai dati e un caso d'uso chiaro, ma mettere insieme modelli, vector store, strumenti, memoria e UI in un agente affidabile è complicato. I prototipi si rompono, i prompt si spostano e i compromessi tra latenza e qualità uccidono l'adozione.
Progetto agenti AI robusti e app di chat usando LangChain / LangFlow / Flowise con modelli Llama 3 o Vertex AI, oltre a retrieval, strumenti e guardrail. Otterrai una architettura chiara, configurazioni riproducibili e un deployment che il tuo team può gestire.
Cosa farò
- Design e architettura del caso d'uso (diagrammi + flusso dati)
- Pipeline RAG (strategia di chunking, embeddings, vector DB: Pinecone/FAISS/Qdrant)
- Agenti che usano strumenti (API web/ricerca, Zapier/strumenti, chiamate funzione/Tool)
- Voice agent (Twilio/WebRTC, barge-in; flussi di chiamata)
- Grafici LangFlow / Flowise (catene visive, nodi versionati, gestione prompt)
- Selezione modello e prompt (Llama 3, Vertex AI/Gemini, OpenAI in base alla tua infrastruttura)
- Memoria e sicurezza
- Valutazione e metriche
- Deploy + documentazione e consegna Loom
Dimmi il tuo caso d'uso (support agent, ricerca interna, copilota dati, voice IVR) + fonti dati. Risponderò con un piano breve e il pacchetto più adatto.
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Lingue
Inglese, Francese
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi lavorare con il nostro stack di dati esistente?
Sì—CSV/JSON, Google Drive, Notion/Confluence, Postgres, BigQuery, S3, ecc.
Quale modello consigli?
Dipende dai vincoli (costo, latenza, tono, sicurezza). Di solito uso Llama 3 o Vertex AI (Gemini) e posso passare da uno all'altro con la stessa interfaccia.
