Je construirai des agents IA avec rag, langchain, langgraph, n8n et make


À propos de ce service
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Agent de recherche IA avec RAG, LangChain, LangGraph, n8n et Make
Ce projet vise à développer un agent de recherche propulsé par l’IA capable de récupérer des informations pertinentes, de répondre à des questions à partir des documents fournis, d’effectuer des recherches et d’automatiser des flux de travail répétitifs.
Le système combine Retrieval-Augmented Generation (RAG), les grands modèles de langage (LLM) et des flux de travail d’agents pour proposer une solution IA pratique qui va au-delà d’un simple chatbot.
Principales fonctionnalités :
- Développement d’agent IA : recherche intelligente et exécution des tâches.
- Mise en œuvre de RAG : réponses basées sur le contexte à partir de documents.
- LangChain et LangGraph : flux de travail IA structurés et intégration d’outils.
- Intégration IA : connecte les LLM et les API prises en charge.
- Automatisation des flux de travail : utilise n8n et Make pour automatiser les tâches répétitives.
️ Pile technologique : Python, FastAPI, Streamlit, LangChain, LangGraph, RAG, bases de données vectorielles, API LLM, n8n et Make.
Cas d’utilisation
- Recherche et résumé d’informations
- Systèmes de questions-réponses sur des documents
- Assistants de connaissance internes
- Extraction d’informations d’entreprise
- Automatisation des flux de travail pilotée par l’IA
- Rapports de recherche et outils de productivité
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Découvrez Devasath Anand
AIML Engineer, Data Science, Web Developer
- DeInde
- Membre depuisoct. 2026
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Hindi, Telugu, Anglais
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FAQ
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Quels types de solutions IA développez-vous ?
Je développe des agents IA personnalisés, des chatbots alimentés par RAG, des systèmes de questions-réponses sur des documents, des assistants de recherche IA et des solutions d’automatisation intelligente des flux de travail adaptées à vos besoins.
Pouvez-vous intégrer l’IA à mes applications professionnelles existantes ?
Oui. Je peux intégrer des modèles IA et des API prises en charge dans des applications existantes et connecter des flux de travail avec n8n ou Make, selon vos besoins et les intégrations disponibles.
Comment assurez-vous que l’IA fournit des réponses pertinentes et fiables ?
Pour les solutions basées sur RAG, je configure la récupération de documents pour fournir un contexte pertinent au modèle IA. Des références de sources et des réponses de repli peuvent être mises en place lorsque nécessaire pour limiter les réponses non appuyées.
Quelles informations sont nécessaires avant de passer commande ?
Veuillez partager vos objectifs de projet, les fonctionnalités requises, les intégrations préférées et tout document ou exigence technique pertinent. J’examinerai le périmètre et recommanderai une approche adaptée avant de commencer.
Mes documents sont confidentiels. Est-ce sécurisé ?
Oui. Vos données restent dans votre environnement, et je peux déployer tout le système sur votre propre compte cloud ou infrastructure, afin que rien ne quitte votre contrôle.

