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Costruirò agenti AI, rag e sistemi multi agente con langchain langgraph
Rohma T
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
La maggior parte degli chatbot AI sono solo modelli che rispondono in modo plausibile, hallucinate con sicurezza, e in realtà non riescono a fare nulla. Hai bisogno di un agente che ragioni, utilizzi i tuoi dati reali e agisca.
Costruisco agenti AI, sistemi RAG e sistemi multi agente con LangChain e LangGraph:
Grounded RAG risponde solo dai tuoi PDF, siti web e database, cita ogni fonte e dice "Non lo so" invece di inventare fatti
Utilizzo degli strumenti cerca nella tua knowledge base, chiama API, aggiorna il tuo CRM, esegue compiti multi-step
Memoria e stato agenti LangGraph con memoria persistente, ramificazioni, tentativi ripetuti e workflow controllati dall'intervento umano, non catene di prompt fragili
Sistemi multi agente team di agenti specializzati (ricercatore + scrittore + revisore) che automatizzano interi workflow
Private AI LLM locali (Llama, Mistral tramite Ollama) così i tuoi dati non lasciano mai i tuoi server
Stack: LangChain · LangGraph · LangSmith · GPT-4 · Claude · Gemini · Ollama · Pinecone · pgvector · Chroma · FAISS · FastAPI · n8n · Docker
Ottieni codice pulito, documentato e pronto per la produzione, completamente tuo.
Scrivimi prima di ordinare con cosa stai costruendo, ti dirò onestamente se è una buona soluzione.
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Rohma T
I will build intelligent AI Agents using LangChain, LangGraph, and RAG
- DaPakistan
- Membro daago 2023
Lingue
Urdu, Inglese
I build intelligent AI agents, RAG chatbots, and backend systems using Python (FastAPI, Django), AWS (SageMaker, Lambda), and GenAI frameworks. I specialize in creating scalable, memory-driven AI workflows that reason and respond like humans. Let’s bring your AI ideas to life with production-ready, efficient, and cloud-integrated solutions. 🚀
Traduzione automatica.
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FAQ
Traduzione automatica.
Qual è la differenza tra un chatbot RAG e un chatbot normale?
Un chatbot normale inventa risposte plausibili. I miei sistemi RAG recuperano dai tuoi documenti reali usando database vettoriali (Pinecone, Chroma, FAISS), citano ogni fonte e dicono "Non lo so" invece di indovinare.
Puoi collegare l'agente AI ai miei strumenti esistenti — CRM, API, fogli di calcolo?
Sì. Collego agenti a HubSpot, Salesforce, Slack, Google Sheets, Shopify e API interne usando chiamate strumenti di LangChain e automazioni n8n/Make/Zapier.
Perché proprio LangChain e LangGraph?
LangGraph fornisce workflow di agent controllabili e con stato (ramificazioni, retry, approvazione umana). LangChain gestisce prompt, recupero, embeddings e integrazioni di modelli. Insieme sono lo standard del settore per agent in produzione.
I miei dati sono al sicuro?
Sì. Tutto può essere distribuito sul tuo cloud o funzionare completamente offline con LLM locali (Llama, Mistral, Ollama) — i tuoi dati non lasciano mai il tuo controllo.
Ottengo il codice sorgente?
Sempre. Codice pulito, documentato, pronto per la produzione con README che copre setup e deployment.
Quali LLM supportate?
OpenAI GPT-4, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, Llama e modelli locali/open source.
Cos'è un sistema multi agent e quando ne ho bisogno?
Invece di affidare tutto a un solo agente, un sistema multi agent utilizza agenti specializzati (ad esempio ricercatore + scrittore + critico) coordinati da LangGraph. È la scelta giusta per flussi di lavoro complessi — pipeline di ricerca, produzione di contenuti, analisi dei dati — dove gli agenti singoli si perdono.
Puoi gestire tutto in modo privato, senza OpenAI?
Sì. Creo sistemi RAG completamente privati e agenti con LLM locali (Llama, Mistral) tramite Ollama o vLLM sul tuo hardware o cloud — nessun dato lascia mai il tuo ambiente.
