Je serai votre développeur logiciel IA pour rag, agents IA, chatbot et applications llm


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À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez du mal avec des chatbots IA basiques qui hallucinent et ne peuvent pas agir réellement ?
Je conçois des agents IA sur mesure et des pipelines RAG de production utilisant LangChain et LangGraph qui résolvent des tâches complexes en permanence sans faillir.
Pas de modèles préfabriqués, pas de solutions copiées-collées.
Ce que je construis pour vous :
- Systèmes RAG d'entreprise : interrogez des PDFs privés, bases de données SQL, manuels et connaissances internes avec citations de sources
- Réseaux multi-agent (LangGraph / CrewAI) : agents coordonnés qui recherchent, rédigent, analysent et exécutent des tâches
- Appels d'outils et intégrations : donnez aux LLM la capacité d'exécuter des API, de mettre à jour des CRM, d'envoyer des emails et de lancer du code
- IA client et vente : chatbots conversationnels avec mémoire, gestion de sessions et escalade humaine
- Déploiement sécurisé : backends FastAPI, conteneurs Docker, tableaux de bord Streamlit et traçage LangSmith
Pourquoi moi ?
- Plus de 6 ans d'expérience
- Architecture de niveau production (pas de prototypes fragiles)
- Gestion des données 100% privée et sécurisée
- Remise du code complet et présentation vidéo
Cliquez "Contactez-moi" pour décrire votre idée.
Je vous enverrai une analyse architecturale personnalisée GRATUITE pour vous montrer comment nous devrions la construire.
Découvrez Alex A.
AI Automation Engineer, n8n, AI Agents, GHL
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FAQ
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Quels sont les avantages de LangChain et LangGraph par rapport aux chatbots standards ?
Les bots standards génèrent uniquement du texte. LangChain et LangGraph offrent aux LLM la mémoire, un état persistant, la connectivité API et la capacité d'exécuter des workflows complexes, de rechercher des données en direct et de prendre de vraies actions.
Quelle est la différence entre LangChain et LangGraph ?
LangChain enchaîne des étapes séquentielles de LLM, tandis que LangGraph gère des workflows multi-agent cycliques et avec état, avec arbres de décision, boucles et approbations humaines dans la boucle pour des tâches complexes.
Dois-je fournir mes propres clés API ?
Oui, vous devez disposer de vos propres clés API LLM (OpenAI, Anthropic Claude, Groq) et des identifiants de votre Vector DB (Pinecone, Chroma). Je vous guiderai étape par étape pour les générer et les configurer en toute sécurité.
Comment éliminez-vous les hallucinations dans les systèmes RAG ?
J'utilise un découpage optimisé, un re-ranking, une attribution des sources et des garde-fous stricts. L'agent ne répond qu'en se basant sur un contexte vérifié provenant de vos documents privés, en citant précisément les sources.
Mes données d'entreprise propriétaires sont-elles sécurisées et privées ?
Absolument. Vos données sont traitées exclusivement via des API d'entreprise avec des politiques de non-conservation des données et ne sont jamais utilisées pour entraîner des modèles publics. Tout reste dans votre environnement privé.
Pouvez-vous connecter l'agent IA à ma base de données ou CRM ?
Oui. Je crée des intégrations personnalisées pour l'appel d'outils avec des bases SQL (PostgreSQL, MySQL), HubSpot, Salesforce, Airtable, Notion, Google Sheets ou tout système avec une API REST ou Webhook.
Comment et où l'agent IA sera-t-il déployé ?
Je peux déployer votre agent via des conteneurs Docker, AWS, GCP ou DigitalOcean, avec un backend FastAPI et une interface web claire (Streamlit / Chainlit) ou l'intégrer directement dans votre application existante.
Supportez-vous les systèmes multi-agent avec CrewAI ou LangGraph ?
Oui ! Je construis des réseaux multi-agent spécialisés où des agents dédiés (par exemple, chercheur, analyste de données, rédacteur, relecteur) collaborent sans problème pour réaliser des processus métier complexes.
Que se passe-t-il après la livraison ? Bénéficiez-vous d'un support et d'une documentation ?
Chaque projet inclut un code propre et bien documenté, des instructions pour la configuration de l'environnement et une vidéo personnalisée vous montrant comment exécuter et maintenir le système.
Pouvons-nous commencer par une petite preuve de concept (POC) ?
Certainement. Le package de base est conçu pour construire un prototype fonctionnel avec vos données afin de tester l'architecture et valider les résultats avant de passer à une étape supérieure.

