Je vais construire des systèmes multi-agent robustes et automatiser votre entreprise avec rag et langgraph


À propos de ce service
Traduction automatique
Arrêtez d'embaucher pour des tâches manuelles fastidieuses. Embauchez une force de travail IA.
Vous n'avez pas besoin d'un autre « chatbot » qui se contente de parler. Vous avez besoin d'agents IA autonomes qui travaillent.
En tant que Senior Data Scientist, je crée des systèmes multi-agent (employés numériques) de niveau production. Contrairement aux bots basiques, j'utilise LangGraph pour créer des systèmes qui planifient, exécutent et corrigent eux-mêmes leurs erreurs.
Ce que je construis :
- L'analyste de données IA : Agents qui écrivent du code Python pour analyser des données Excel/CSV et générer des graphiques.
- Équipe Ops SaaS : Un agent trouve des prospects, un autre qualifie, un troisième envoie des emails.
- Expert RAG : Discuter avec des PDFs, contrats ou bases SQL sans hallucinations.
Pourquoi LangGraph ? Les frameworks simples cassent. J'utilise LangGraph pour :
- Boucles : Si l'IA échoue, elle réessaie automatiquement.
- Humain dans la boucle : Elle s'arrête pour approbation avant d'envoyer des emails.
- Mémoire : Se souvient du contexte sur de longues workflows.
️ Stack technologique :
- Core : RAG, LangGraph, CrewAI, LangChain.
- Modèles : GPT-4o, Claude 3.5, Llama 3 (local).
- Outils : Python, SQL, Streamlit, APIs personnalisés.
Prêt à automatiser ? Contactez-moi avant de commander pour concevoir votre architecture sur mesure !
Découvrez BhishamK
Machine Learning Engineer
- DePakistan
- Membre depuissept. 2022
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande8 mois
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FAQ
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Pouvons-nous discuter de mon projet avant que je passe commande ?
Oui, absolument ! Les « systèmes multi-agent » sont complexes. Veuillez me contacter d'abord pour que je comprenne votre workflow et recommande la bonne architecture (LangGraph vs. CrewAI) avant de choisir un service.
Dois-je payer pour les coûts API OpenAI/LLM ?
Oui. Je construis le « moteur » (le code), mais le « carburant » (usage API pour GPT-4/Claude) est payé directement par vous au fournisseur. Si vous souhaitez une option gratuite, je peux configurer des LLM locaux (Llama 3) pour vous, mais ils nécessitent un GPU puissant.
Quelle est la différence entre un chatbot et un agent IA ?
Un chatbot se contente de parler (comme ChatGPT). Un agent IA effectue des tâches. Mes agents peuvent naviguer sur le web, écrire des fichiers, exécuter du code Python, envoyer des emails et mettre à jour votre base de données de façon autonome.
Mes données sont-elles en sécurité ? Vous entraînez sur mes données ?
Vos données sont 100 % en sécurité. J'utilise RAG (Retrieval Augmented Generation), qui permet à l'IA de « lire » vos fichiers sans s'entraîner dessus. Vos données privées ne quittent jamais votre environnement sécurisé.
Pouvez-vous créer un tableau de bord personnalisé pour mes agents ?
Oui ! Dans le package Premium, je crée un tableau de bord personnalisé Streamlit ou React où vous pouvez télécharger des fichiers, consulter les logs des agents et voir les rapports/graphiques finaux visuellement.
Que se passe-t-il si l'agent IA fait une erreur ?
Utilisez LangGraph pour créer des « boucles d'auto-correction ». Si l'agent génère un mauvais code ou échoue une recherche, le système détecte l'erreur et force l'agent à réessayer automatiquement jusqu'à réussir.
Offrez-vous une assistance après la livraison ?
Oui. Tous les services incluent une période de support (voir détails du gig) pour corriger les bugs. Pour une maintenance à long terme ou des mises à jour, nous pouvons discuter d'un contrat mensuel.
J'ai une base de données personnalisée (SQL/Postgres). L'IA peut-elle l'utiliser ?
Oui. Je suis spécialisé dans les agents « Text-to-SQL ». Je peux connecter votre base de données en toute sécurité pour que vous puissiez poser des questions en anglais simple comme « Montre-moi les ventes du mois dernier » et obtenir un graphique en retour.

