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Je construirai un agent IA avec RAG, LangGraph, LangChain, llamaindex et n8n
Ilyas N
À propos de ce service
Traduction automatique
La plupart des chatbots IA se contentent d’enrouler un modèle : ils paraissent confiants, imaginent des faits et ne peuvent rien faire. Les entreprises ont besoin d’un agent qui raisonne sur des données réelles, passe à l’action et tient la route en production.
Je conçois des agents IA personnalisés avec Python, FastAPI, LangChain, LangGraph et LlamaIndex :
Des réponses basées sur des données réelles proviennent de vos documents et citent les sources. Si la réponse ne figure pas dans vos données, l’agent le dit et n’invente pas une réponse.
L’utilisation des outils agit, ne se contente pas de parler : il recherche dans votre base de connaissances, appelle des API, analyse des données web, met à jour votre CRM.
La mémoire et le contrôle : une mémoire multi-tours et des machines à états LangGraph assurent un comportement prévisible et déboguable, et évitent les chaînes de prompts fragiles.
Automatisation et flux vocaux n8n relient l’agent à Telegram, WhatsApp, e-mail, Sheets et votre CRM ; STT/TTS pour les agents vocaux.
Vous obtenez un code propre et documenté, dont vous êtes pleinement propriétaire.
Envoyez-moi un message avant de commander et dites-moi ce que vous construisez ; je vous dirai honnêtement si c’est adapté à vos besoins.
Découvrez Ilyas N
Ilyas N
AI Engineer, LLM Agents, RAG and n8n Automation
- DeOuzbékistan
- Membre depuisavr. 2025
- Dernière commande6 mois
Langues
Russe, Anglais
I build AI agents, RAG systems and n8n automations that replace manual work in real businesses.
• AI agents & RAG: LangChain, LangGraph, LlamaIndex, pgvector
• n8n workflows: CRM, email, e-commerce, self-hosted setup
• Telegram/WhatsApp bots with AI, quizzes, lead funnels
• Scrapers, Python/FastAPI backends, API integrations
Clear scope first, working version early, then iterations. Clean, documented solutions, no black box.
Send me a short description of your task and I'll suggest an approach.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Quelle est la différence entre un agent RAG et un chatbot classique ?
Un chatbot classique répond à partir de ce que le modèle a mémorisé, il peut donc inventer des faits. Un agent RAG commence par rechercher dans vos documents, ne répond que d’après ce qu’il trouve, cite la source et dit « je ne sais pas » lorsque la réponse ne figure pas dans vos données.
Mes documents sont confidentiels. Est-ce sécurisé ?
Oui. Vos données résident dans votre propre base de données et je peux tout héberger sur votre serveur. Pour une confidentialité stricte, je peux utiliser un modèle local open-source afin que rien ne quitte votre infrastructure. Avec les LLMs en nuage, seul le texte nécessaire pour chaque réponse est envoyé à l’API du fournisseur.
L’agent peut-il se connecter à mes outils existants : CRM, API, feuilles de calcul ?
Oui. Avec n8n et Python, je le connecte à tout ce qui dispose d’une API ou d’un webhook : CRM, Google Sheets, bases de données, e-mail, Telegram, WhatsApp. L’agent ne se contente pas de dialoguer : il peut lire des données, créer des enregistrements et déclencher des actions.
Pourquoi utiliser spécifiquement LangChain et LangGraph ?
LangChain offre des blocs de construction éprouvés (retrieveurs, outils, mémoire). LangGraph ajoute un état explicite et un flux de contrôle, si bien que le comportement de l’agent est prévisible et débogable, et non une chaîne de prompts fragile. Si votre tâche nécessite uniquement un flux n8n simple, je vous le dirai et vous ferais économiser de l’argent.
Dans quels canaux l’agent peut-il travailler ?
Telegram, WhatsApp, un widget de chat sur votre site, Slack ou e-mail. La voix (reconnaissance vocale et synthèse) est possible dans le package Premium. Dites-moi où se trouvent vos clients et je vous proposerai l’option la plus adaptée.
