Je vais créer des agents IA personnalisés avec chatgpt langchain et rag pour vos données

Un Chatbot répond aux questions ; un agent effectue des actions. Les agents IA appellent des API, interrogent des bases de données, récupèrent des données personnalisées (RAG), exécutent des workflows multi-étapes et raisonnent à travers des outils pour réaliser des tâches concrètes. Si votre cas d’usage est « faire X, puis Y, puis rapport Z », vous avez besoin d’un agent.

Oui, c’est une partie essentielle de mon travail. Je crée des agents RAG qui récupèrent à partir de vos PDFs, sites web, Notion, MongoDB, Slack ou toute autre source via des bases de données vectorielles (Pinecone, Weaviate, Chroma, FAISS). Votre agent répond et agit sur vos données réelles, pas sur un entraînement générique de LLM.

Cela dépend du cas d’usage et du budget. ChatGPT (GPT-4o) pour un support d’outils large et du raisonnement. Claude 3.5 pour un contexte long et des nuances. Gemini pour l’écosystème Google. Open-source (Llama, Falcon, DeepSeek via Ollama) pour réduire les coûts ou pour la confidentialité en local. Envoyez-moi vos besoins, je vous conseillerai.

Oui. La version Standard et Premium inclut le code source complet avec tous les droits et une licence d’utilisation. La version Basic comprend l’application fonctionnelle ; le code source complet est disponible en option.

Oui. J’intègre avec HubSpot, Salesforce, Airtable, Notion, MongoDB, PostgreSQL, MySQL, REST API, GraphQL, webhooks, Zapier, n8n et Make. Si votre outil possède une API, je peux l’intégrer.

J’utilise principalement LangChain pour les agents appelant des outils, LangGraph pour les systèmes à plusieurs agents et état, CrewAI/AutoGen pour la collaboration basée sur des rôles, et LlamaIndex pour le RAG avancé. Le choix dépend de l’architecture qui convient le mieux à votre problème.

Les agents en production ont besoin de garde-fous. Je mets en place la récupération pour ancrer les réponses (RAG force les réponses à partir de vos données), la validation des sorties, la défense contre l’injection de prompts, des tests d’évaluation contre le comportement attendu, et l’observabilité (LangSmith / journalisation personnalisée) pour repérer rapidement les échecs.

Oui. Pour les données sensibles, je déploie des agents avec Ollama utilisant des LLM open-source (Llama, Falcon, Mistral, DeepSeek) sur votre propre serveur, VPS ou machine locale, sans que les données quittent votre infrastructure.

Oui. La version Premium inclut le déploiement sur GCP/AWS/Vercel et 30 jours de support après livraison. La version Standard inclut des conseils pour le déploiement. Des extensions de support sont disponibles en option.

Veuillez cliquer sur « Contactez-moi » avant de commander. La plupart des projets d’agent nécessitent 10 à 15 minutes pour définir les besoins (sources de données, intégrations, déploiement). Je vais examiner votre cas et vous proposer un devis précis pour un service personnalisé, afin que nous sachions tous les deux exactement ce que vous recevrez.