Je réaliserai du machine learning, un agent IA utilisant n8n, rag avec python
Transformer les données en informations en tant que Data Scientist
Niveau 1
Répond à certains critères de performance et présente un fort potentiel sur la place de marché.
Très réactif
Connu(e) pour ses réponses exceptionnellement rapides
À propos de ce service
Vous êtes perdu sur le choix du fournisseur d’IA capable de livrer réellement ? Vous n’êtes pas seul. La plupart des personnes qui prétendent « construire des agents IA » vous donnent un workflow Zapier ou n8n à trois nœuds et considèrent que c’est terminé.
Je conçois des systèmes d’IA prêts pour la production en utilisant Python, N8N, LangChain, Pytorch et LangGraph. Cela inclut les modèles d’apprentissage automatique, les pipelines RAG, les agents IA qui lisent vos données réelles, et la vision par ordinateur, pas des notebooks de démonstration, mais du code qui fonctionne sur un vrai serveur.
Voici ce que je construis :
- Modèles ML personnalisés : classification, prédiction et analyses de données
- Agents IA RAG qui raisonnent précisément sur vos propres documents
- Workflows d’automatisation N8N pour remplacer les tâches répétitives en entreprise
- LLMs ajustés finement, entraînés uniquement sur vos données privées
- Déploiement complet avec FastAPI + Docker, prêt pour la production
Stack technologique : Python, N8N, LangChain, LangGraph, OpenAI, HuggingFace, PyTorch, TensorFlow, FastAPI, YOLO, OpenCV
Vous partagez le problème. Je m’occupe de toute la chaîne : traitement des données, recherche vectorielle, architecture RAG ou ML, déploiement. Vous obtenez une documentation claire et un système qui fonctionne réellement.
Contactez-moi avant de passer commande. Je souhaite d’abord comprendre votre cas d’usage.
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FAQ
Traduction automatique
Construisez-vous des workflows d'automatisation N8N à partir de zéro ?
Oui — je conçois des workflows N8N pour votre processus spécifique, allant de déclencheurs simples à des pipelines IA à plusieurs étapes qui se connectent à vos outils et API existants.
Quelle est la différence entre un agent IA RAG et un chatbot classique ?
Un chatbot classique utilise des réponses fixes. Un agent IA RAG lit vos documents ou votre base de données en temps réel avec LangChain et Python, pour répondre précisément en fonction de vos propres données.
Pouvez-vous ajuster un LLM sur mes données privées ?
Oui. Je ajuste des modèles sur votre jeu de données propriétaire en utilisant HuggingFace et PyTorch. Vos données restent privées tout au long du processus.
Quels modèles d'apprentissage automatique construisez-vous ?
Modèles de classification, régression, prédiction et vision par ordinateur — Python, TensorFlow, PyTorch — avec documentation complète et code prêt pour la production.
Travaillez-vous avec la Génération Augmentée de Récupération (RAG) ?
Oui, j'implémente RAG, Agentic RAG et Graph RAG avec LangGraph, LlamaIndex et OpenAI pour la récupération des connaissances.
Vous gérez le déploiement ?
Oui. Tout est empaqueté dans des conteneurs FastAPI + Docker pour que vous puissiez l'exécuter sur n'importe quel cloud ou serveur sur site.
Qu'est-ce qui rend vos systèmes RAG différents ?
Mes architectures Agentic RAG/Graph RAG combinent CrewAI avec LangGraph pour une récupération d'entreprise contextuelle et sans hallucinations.
À quelle vitesse pouvez-vous livrer des agents IA ?
La plupart des agents d'IA personnalisés avec intégration LangGraph/n8n sont déployés en 3 à 5 jours - contactez-moi pour des délais urgents !
Construisez-vous des sites web IA personnalisés ?
Oui, je suis spécialisé dans la création de solutions web IA avancées en utilisant REACT et Node js
Combien de temps dure un projet typique ?
La plupart des projets sont livrés en 5 à 10 jours en fonction de leur complexité.
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It was nice working with you again. Coming with new project again soon
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Utile?T tatapudi_tejesh

États-Unis
He is good
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nikomanzano

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Hamza's consultation on AI models was very helpful, great communication and willingness to provide meaningful advises...
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Very good and understanding developer
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