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Je vais architecte agentic rag et langgraph systèmes multiagent IA
Muhammad Hamza
À propos de ce service
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Les intégrations standard de grands modèles de langage échouent souvent dans des environnements d'entreprise complexes en raison de la perte de contexte et des hallucinations non contrôlées. Pour garantir la précision et la sécurité opérationnelle, les entreprises ont besoin de systèmes multi-agent déterministes et à état. En tant qu'ingénieur IA spécialisé en Agentic RAG et orchestration multi-agent, j'utilise LangGraph pour séparer le raisonnement cognitif de l'exécution. Je construis des réseaux d'agents hiérarchiques et supervisés capables de s'auto-corriger, d'utiliser des outils personnalisés et de fournir des résultats prêts pour la production.
Livrables principaux en ingénierie :
- Topologies LangGraph : Conception d'architectures multi-agent complexes, à état (réseaux supervisés et hiérarchiques).
- Optimisation de recherche hybride : Mise en œuvre de moteurs de recherche sémantiques hybrides et BM25 utilisant Qdrant avec cache Redis pour réduire considérablement la latence.
- Barrières de sécurité et déploiement : Déploiement de garde-fous de validation d'intention stricts et de solutions conteneurisées prêtes pour le déploiement en production sur Google Cloud Platform (GCP) ou AWS.
Des assistants internes sophistiqués aux équipes de recherche autonomes, j'ingénie des systèmes robustes conçus pour générer une valeur commerciale mesurable. Construisons votre infrastructure IA correctement
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Muhammad Hamza
Senior AI Engineer, Agentic Systems, LangGraph and MCP Architect
- DePakistan
- Membre depuissept. 2021
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande1 an
Langues
Anglais, Ourdou
I am a Senior AI Engineer specializing in production-grade Agentic RAG and multi-agent orchestration using LangGraph. Standard LLM integrations often fail in complex environments due to context loss. I solve this by building deterministic, stateful AI ecosystems that drive measurable business value. My technical stack includes custom MCP servers for secure tool calling, Qdrant for optimized vector retrieval, and scalable FastAPI backends. I do not simply build basic API wrappers. Let us architect your AI infrastructure properly from the foundational layer upward.
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FAQ
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Pourquoi utilisez-vous LangGraph plutôt que des intégrations standard de LLM ?
Les intégrations standard de grands modèles de langage échouent souvent dans des environnements d'entreprise complexes en raison de la perte de contexte et des hallucinations non contrôlées. LangGraph est utilisé pour séparer le raisonnement cognitif de l'exécution afin de construire des systèmes multi-agent déterministes et à état qui peuvent s'auto-corriger et fournir
Que comprend le package de base de l'Architecte de l'architecture ?
Il est au prix de 150 $ avec un délai de livraison de 3 jours. Il comprend une consultation complète de conception de système d'une heure. Il aboutit à la livraison d'un plan d'architecture graphique et d'une recommandation de pile technologique pour un système multi-agent proposé.
Que couvre le package Système RAG à domaine unique standard ?
Il est au prix de 600 $ avec un délai de livraison de 7 jours. Il implique la conception d'un pipeline RAG robuste utilisant Qdrant. Il comprend un agent de routage intelligent, l'intégration de mémoire Redis et des capacités de base d'appel d'outils.
Quels sont les livrables pour le package Équipe d'agents d'entreprise premium ?
Il est au prix de 1500 $+ avec un délai de livraison de 14 jours. Il offre une orchestration complète multi-agent avec un superviseur et des spécialistes de domaine. Il inclut RAG avancé, création d'outils personnalisés, barrières de sécurité et configurations de déploiement Docker.
