Je vais créer un agent IA personnalisé avec utilisation d'outils, mémoire et langchain

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Chandana
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À propos de ce service

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La plupart des chatbots IA ne sont que des barres de recherche sophistiquées. Vous posez une question, il trouve la réponse la plus proche, et c'est tout. Ce n'est pas un agent, c'est de l'autocomplétion avec une personnalité.

Ce que je construis est différent.


Je crée des agents IA qui font réellement des choses. Ils peuvent extraire des réponses de vos documents, interroger votre base de données en temps réel, envoyer des emails, prendre des rendez-vous, rechercher sur le web, tout cela dans une seule conversation. Construit sur LangChain et LangGraph, connecté aux outils que votre entreprise utilise réellement.


J'ai développé une plateforme RAG multi-locataires avec changement dynamique de LLM, permettant de passer entre OpenAI, Claude et Gemini selon le coût, la vitesse ou la tâche. Construire cela m'a appris où ces systèmes échouent réellement et comment les construire correctement dès la première fois.


CE QUE VOUS OBtiENDREZ :

  • Un agent qui répond à partir de vos données (PDF, base de données, site web selon votre choix)
  • Intégrations d'outils pour qu'il puisse passer à l'action, pas seulement parler
  • Mémoire pour se souvenir réellement de la conversation
  • API REST propre que vous pouvez intégrer directement à votre application
  • Code source complet, guide de déploiement et 3 jours de support après livraison


Vous n'êtes pas sûr si vous avez même besoin d'un agent ? Contactez-moi. Je vous dirai la vérité.

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Chandana
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  • DeInde
  • Membre depuissept. 2025
  • Dernière commande6 mois
  • Langues

    Anglais
I’m a Backend Engineer with 8+ years of experience, now specializing in building AI-powered apps with LLMs, ML, and scalable APIs. I deliver RAG chatbots (LangChain + FAISS/Pinecone), custom ML APIs (FastAPI + Docker, churn/risk models), and robust backends (NodeJS, PostgreSQL, Redis). 💡 Projects: RAG PDF Q&A App, Loan Default Predictor, CNN Image Classifier. I focus on clean, production-ready code clients can deploy with confidence.

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