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Costruirò un chatbot o agente AI con rag, langchain e langgraph
Musanna Ammar
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Agenti AI pronti per la produzione con LangChain & LangGraph
Costruisco agenti AI personalizzati, non wrapper API progettati per scalare e integrarsi in prodotti reali.
Cosa consegno
- Workflow agentici personalizzati (LangChain + LangGraph)
- Sistemi multi-agente che collaborano e si passano i compiti
- Pipeline RAG per PDF, siti web e dati CRM
- Integrazione con database vettoriali (Pinecone, Chroma, FAISS)
- Backend FastAPI per collegare gli agenti al tuo frontend
Perché lavorare con me
Codice pulito, documentato e pronto per la produzione
Comunicazione chiara, consegna a tappe
Risposta rapida e disponibilità affidabile
Scrivimi il tuo caso d'uso e lo valuterò.
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Musanna Ammar
I will tape your business cash leaks through smart AI automation
- DaPakistan
- Membro dagiu 2024
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese, Punjabi
Hi, I'm a Full Stack Developer expert in AI automation, LLMs, RAG, backend & frontend development.
AI Automation: I build intelligent agents for customer communication, data handling, and CRM integration (Salesforce, GoHighLevel) using n8n, Make.com, LangChain, LangGraph, and LlamaIndex.
LLMs & RAG: Hands-on with LLMs, RAG systems, and vector DBs (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS, PGVector).
Tech Stack: Python (Django, FastAPI, Flask), React, JavaScript.
Why Me? Customized solutions • Transparent communication • On-time delivery • Long-term partnership.
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Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa sono i sistemi RAG e perché ne ho bisogno?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permette al tuo AI di estrarre informazioni reali e aggiornate dai tuoi documenti, sito web o database prima di rispondere — invece di affidarsi solo a ciò su cui è stato addestrato. È necessario se vuoi risposte precise, basate sulle fonti, invece che supposizioni o risposte vaghe
Qual è la differenza tra un chatbot e un agente AI?
Un chatbot risponde ai messaggi. Un agente può ragionare, usare strumenti, chiamare API, interrogare database e compiere azioni multi-step in autonomia per completare un compito — non solo chattare.
Perché usare LangGraph invece di solo LangChain?
LangChain è ottimo per costruire singole catene e strumenti, ma LangGraph ti permette di orchestrare più agenti che lavorano insieme con memoria, logica ramificata e controllo del flusso — essenziale per workflow complessi e reali.
L'agente avrà allucinazioni o darà risposte sbagliate?
Qualsiasi LLM può allucinare, ma riduco molto questo rischio grazie a RAG, validazione degli strumenti e prompt strutturati, così le risposte rimangono accurate e tracciabili ai tuoi dati reali.
Può integrarsi con la mia app o CRM esistente?
Sì — costruisco con FastAPI in modo che il sistema di agenti si colleghi facilmente al tuo frontend, CRM o strumenti interni tramite endpoint REST, indipendentemente dal tuo stack tecnologico attuale.
