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Je crée des IA agentiques personnalisées pour la recherche, le support, la vente, l'automatisation et les flux de travail internes. En utilisant LangGraph et LangChain, je conçois des agents IA avec mémoire, appel d'outils, accès API, validations et exécution fiable en plusieurs étapes.

Les systèmes RAG permettent aux LLM de répondre à partir de vos PDFs, sites web, bases de données ou base de connaissances. Je construis des systèmes RAG avec LangChain, bases de données vectorielles, citations, reranking et garde-fous pour des réponses précises et contextuelles.

Oui. Je développe des applications SaaS LLM avec authentification, tableaux de bord, abonnements, APIs, bases de données, systèmes RAG et déploiement cloud. Votre application SaaS LLM peut inclure une IA agentique personnalisée alimentée par LangGraph et LangChain.

Oui. J'utilise LangGraph pour les flux de travail d'agents avec état, branchements, retries, mémoire et validation humaine. J'utilise LangChain pour les prompts, outils, récupération, embeddings et intégrations de modèles. Ensemble, ils alimentent l'IA agentique personnalisée et les systèmes RAG.

Oui. Je connecte l'IA agentique personnalisée à des CRM, bases de données, Slack, services Google, APIs de paiement, outils internes et serveurs MCP. LangGraph et LangChain gèrent l'appel d'outils, la logique de flux, la récupération de données et les intégrations sécurisées.

Je construis des systèmes RAG avec Pinecone, pgvector, Chroma, FAISS, Weaviate, Qdrant et d'autres bases de données vectorielles. J'améliore également le découpage, les embeddings, les filtres de métadonnées, la recherche hybride, le reranking et les citations avec LangChain.

Oui. J'audite et améliore les systèmes RAG existants, les applications SaaS LLM, les flux de travail LangGraph et les pipelines LangChain. Je corrige la récupération faible, les hallucinations, la lenteur des réponses, les outils défectueux, les prompts faibles, les problèmes de mémoire et de déploiement.

Oui. Je déploie des IA agentiques personnalisées, des systèmes RAG et des applications SaaS LLM sur AWS, GCP, Azure, Vercel, Render, Railway ou votre serveur. Le déploiement peut inclure FastAPI, Docker, bases de données, surveillance, configuration et documentation.

Veuillez partager votre cas d'utilisation, vos utilisateurs, sources de données, APIs, LLM préféré, fonctionnalités requises et plateforme de déploiement. Pour une IA agentique personnalisée, des systèmes RAG, LangGraph, LangChain ou des applications SaaS LLM, contactez-moi avant de commander.

Non. L'utilisation de l'API LLM, l'hébergement, les domaines, les bases de données vectorielles et les services tiers sont à la charge du client. Je recommande des outils économiques pour votre IA agentique personnalisée, systèmes RAG, LangGraph, LangChain et applications SaaS LLM.