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Je vais construire des agents IA en utilisant langchain, OpenAI, rag, langgraph, python
Développeur de produits numériques
Bonjour ! Je suis ingénieur logiciel avec trois stages en production. J'ai développé une fonctionnalité utilisée par plus de 500 utilisateurs actifs et plus de 10 000 entrées en production. J'ai égale...
À propos de ce service
Vous recherchez des applications web avancées en Generative AI (GenAI) qui exploitent la puissance de LangChain, LangGraph, AgentAI, OpenAI, Groq, LLaMA, RAG, Transformers et FastAPI ?
Vous êtes au bon endroit !
Ce que je propose :
- Applications web GenAI personnalisées, alimentées par des modèles de pointe
- Pipeline LangChain & LangGraph pour des flux de travail AI dynamiques
- AgentAI / Agents AI pour des systèmes autonomes utilisant des outils et résolvant des tâches
- RAG (Retrieval-Augmented Generation) pour une récupération intelligente des données
- Intégration FastAPI pour des API backend haute performance
- Modèles Transformer pour les tâches NLP (génération de texte, classification, etc.)
- Déploiement LLM avec OpenAI, Groq et LLaMA pour des applications en temps réel
- Architecture modulaire basée sur des composants pour des interfaces évolutives et faciles à maintenir
Pourquoi me choisir ?
- Expertise en GenAI, Agents, AI agentique et développement d’API
- Applications web évolutives, rapides et sécurisées
- Code propre, bien documenté et design réactif
- Soutien complet du projet, de la conception au déploiement
Prêt à donner vie à votre idée de GenAI ? Contactez-moi dès maintenant et construisons quelque chose de révolutionnaire !
Langage de programmation:
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FAQ
Traduction automatique
Quels types d'agents IA pouvez-vous créer ?
Agents, agents utilisant tool-calling, et agents de workflow autonome avec LangGraph. Si vous pouvez décrire la tâche, je peux probablement créer un agent pour cela.
Avec quels frameworks et modèles travaillez-vous ?
LangChain et LangGraph pour l'orchestration, OpenAI (GPT-4o, GPT-3.5) comme modèle de base par défaut, et FAISS / ChromaDB pour le stockage vectoriel dans les pipelines RAG. Je peux également intégrer des modèles open-source si nécessaire.
Qu'est-ce que RAG et en ai-je besoin ?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permet à l'IA de répondre à des questions en se basant sur vos documents ou votre base de connaissances, plutôt que de se limiter aux données d'entraînement du modèle. Si vous avez des PDFs, des documents ou une base de données que vous souhaitez que l'agent "connaisse", il vous faut RAG.
Que dois-je fournir ?
Une description claire de ce que l'agent doit faire, des documents ou sources de données avec lesquels il doit travailler, et votre fournisseur/Large Language Model préféré ou clé API. Je m'occuperai du reste.
L'agent peut-il utiliser des outils externes comme la recherche sur le web, des API ou des bases de données ?
Oui. L'utilisation d'outils est l'une des forces principales de LangChain — je peux connecter les agents à la recherche sur le web, des API REST, des bases de données SQL ou des fonctions Python personnalisées.
Que vais-je recevoir comme livrable ?
Code Python propre et commenté, une démo ou un notebook fonctionnel, des instructions d'installation/exécution, et une brève explication de l'architecture pour que vous puissiez la maintenir et la faire évoluer vous-même.
Que faire si je n'ai pas de clé API OpenAI ?
Je peux vous guider pour en obtenir une, ou nous pouvons utiliser un fournisseur alternatif (Anthropic, Groq, etc.) selon votre préférence et votre budget.
