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Costruirò agenti AI personalizzati con langgraph, langchain e rag
Zain
Informazioni su questo servizio
Traduzione automatica.
Vuoi andare oltre le semplici interfacce di chat e creare un AI che davvero agisce?
Progetto e sviluppo di agenti AI pronti per la produzione, workflow multi-agente e sistemi RAG che eseguono logiche di business, interrogano dati interni e si integrano perfettamente con il tuo stack software.
Cosa costruisco:
- Workflow multi-agente con LangGraph: architetture con stato, cicliche, con routing condizionale, loop di validazione e recupero dagli errori.
- Sistemi RAG per la produzione: Retrieval-Augmented Generation con LangChain, ricerca ibrida e database vettoriali (Pinecone, Chroma, Supabase) per risposte resistenti alle allucinazioni.
- Chiamate a tool & MCP: collega LLM a API REST, database o server Model Context Protocol per leggere e scrivere dati in tempo reale.
- API AI backend: endpoint FastAPI di livello produzione con schemi Pydantic strutturati, pronti per connettersi a qualsiasi frontend.
Piattaforma tecnologica: Python, LangGraph, LangChain, OpenAI, Claude, Llama, Pinecone, Supabase, FastAPI
Ogni sistema è progettato su misura secondo le tue esigenze, con codice modulare e completamente documentato.
Contattami prima di ordinare per discutere il tuo progetto e l'architettura.
Scopri di più su Zain
Zain
Automating Business Workflows with Autonomous Agents and n8n
- DaPakistan
- Membro dafeb 2022
- Tempo di risposta medio1 ora
Lingue
Urdu, Inglese
Hi, I’m Zain—an AI Engineer specializing in Agentic AI, Multi-Agent Systems, and n8n workflow automation. I bridge powerful LLMs (OpenAI, Claude) with production-ready business solutions using Python, FastAPI, LangGraph, and vector databases (ChromaDB, Pinecone). From building autonomous agents and smart RAG pipelines to migrating costly Zapier setups to self-hosted n8n, I engineer reliable systems with zero silent failures. Let’s connect and automate your operations for scale!
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FAQ
Traduzione automatica.
Di cosa hai bisogno da me prima di iniziare?
Una breve descrizione del workflow desiderato, accesso/documentazione per API o database da integrare, esempi di documenti per RAG (se applicabile) e le tue API keys. Contattami prima così possiamo verificare il scope.
Qual è la differenza tra un semplice chatbot e un AI Agent?
Un chatbot di base genera solo risposte testuali. Un agente AI ha memoria, logica decisionale e strumenti. Può cercare autonomamente sul web, eseguire chiamate API, interrogare database privati e compiere azioni di business multi-step.
Perché usi LangGraph invece di semplice LangChain?
LangChain è ottimo per catene lineari, ma i compiti reali richiedono loop e decisioni. LangGraph permette esecuzioni cicliche, con stato, coordinamento multi-agente, branching condizionale e auto-correzione in caso di errori.
Puoi collegare l'agente AI ai miei dati aziendali privati (RAG)?
Sì. Costruisco pipeline di Retrieval-Augmented Generation usando database vettoriali come Pinecone, ChromaDB e Supabase. L'agente basa le risposte esclusivamente sui tuoi PDF, CSV, documenti Notion o database SQL interni.
Con quali LLM lavori?
Supporto OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude 3.5 Sonnet), Google Gemini e modelli open-source (Llama 3, Mistral) ospitati localmente tramite Ollama o provider ad alta velocità come Groq.
Puoi creare integrazioni Model Context Protocol (MCP)?
Sì. Costruisco server MCP personalizzati e collego i tuoi agent a strumenti e dataset compatibili con MCP, seguendo architetture di utilizzo degli strumenti moderne e standardizzate.
Come si integra l'agente AI con la mia app o sito web esistente?
Avvolgo la logica dell'agente in endpoint REST puliti e documentati usando FastAPI. Il tuo sviluppatore frontend o backend può comunicare facilmente tramite richieste HTTP standard e schemi JSON.
Come eviti allucinazioni da LLM?
Implemento soglie di retrieval semantico rigorose, parsing deterministico con schemi Pydantic, prompt di sistema chiari e loop di validazione LangGraph che verificano le risposte prima di restituirle.
