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Je vais utiliser n8n ai rag agent pour l'automatisation avec postgresql, qdrant et supabase
Jansher K
À propos de ce service
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Je vais concevoir un agent AI RAG (Retrieval-Augmented Generation) personnalisé capable de rechercher vos données privées, de raisonner intelligemment et d'automatiser des actions en utilisant des workflows n8n.
Ce service s'adresse aux entreprises qui ont besoin de plus qu'un simple chatbot. Je crée des systèmes d'IA agentiques qui extraient des connaissances de documents et bases de données, utilisent des outils et des API, appliquent une logique conditionnelle et exécutent des workflows automatisés.
Votre agent AI peut fonctionner avec des PDFs, CSV, sites web, API et sources de données internes tout en restant sécurisé et privé.
Les technologies que j'utilise incluent l'automatisation AI avec n8n, OpenAI ou autres LLM, LangChain ou LlamaIndex, PostgreSQL, Supabase, Qdrant, Pinecone et autres bases de données vectorielles.
Les cas d'utilisation incluent une IA pour la base de connaissances interne, des agents de support client, des assistants CRM et ventes, une IA intégrée dans SaaS, ainsi que des assistants pour la recherche ou l'analyse.
Les packages varient d'un agent RAG simple avec Q&A de base à des architectures agentiques complètes avec raisonnement multi-étapes, utilisation d'outils, intégration de bases de données et déploiement prêt pour la production.
Veuillez me contacter avant de commander pour que je comprenne vos besoins et que je conçoive le bon agent AI RAG pour votre entreprise.
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Jansher K
Automate Everything
- DePakistan
- Membre depuisjuil. 2016
- Dernière commande2 années
Langues
Anglais
I’m Jansher Khan, a full-stack software engineer and AI automation specialist focused on building intelligent, scalable systems for modern businesses. I design agentic AI workflows, automation pipelines, and API integrations that reduce manual work, improve efficiency, and scale operations. My solutions are security-first, open-source focused, and production-ready, deployed on reliable VPS infrastructure. I work with startups and teams to turn complex processes into clean, maintainable, and cost-effective automation systems that deliver real business results.
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FAQ
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Q1 : Quelles informations avez-vous besoin pour commencer à construire mon agent AI RAG ?
J'ai besoin de votre cas d'utilisation, de la source de données (documents, bases, API ou URLs), du modèle AI préféré si vous en avez un, et de votre préférence de déploiement. Si nécessaire, les identifiants d'accès peuvent être partagés en toute sécurité après le début de la commande.
Q2 : En quoi un agent RAG diffère-t-il d'un chatbot AI classique ?
Un agent RAG extrait des réponses de vos propres données en utilisant des bases vectorielles, puis génère des réponses avec un modèle AI. Contrairement aux chatbots basiques, il fournit des résultats précis, contextuels, et peut utiliser des outils, API et workflows d'automatisation.
Q3 : Supportez-vous l'automatisation AI avec n8n et des agents RAG ?
Oui. J'intègre des agents RAG avec n8n pour créer des workflows automatisés, des déclencheurs, une logique conditionnelle, des appels API et la synchronisation des données avec vos systèmes existants.
Q4 : Avec quelles bases de données et magasins vectoriels travaillez-vous ?
Je supporte PostgreSQL, Supabase, Qdrant, Pinecone et d'autres bases de données vectorielles. Le choix final dépend de la taille de vos données, de vos besoins en performance et de votre environnement de déploiement.
Q5 : L'agent AI peut-il être déployé dans mon environnement ?
Oui. Le système peut être déployé sur votre cloud, serveur ou environnement SaaS pour garantir la confidentialité, la sécurité et la propriété totale des données.
Q6 : Mes données sont-elles sécurisées et confidentielles ?
Oui. Vos données sont utilisées uniquement pour votre projet. Je ne réutilise, ne stocke ni ne partage les données clients en dehors de l'environnement de déploiement convenu.
Q7 (Technique) : Comment concevez-vous des architectures RAG agentiques ?
Je conçois des systèmes agentiques en utilisant des pipelines de récupération, des stratégies d'intégration, la recherche vectorielle, la gestion de mémoire, l'utilisation d'outils et des chaînes de raisonnement. Selon le projet, j'utilise LangChain, LlamaIndex, workflows n8n et une logique personnalisée pour assurer une performance évolutive et prête pour la production.
Q8 (Technique) : Pouvez-vous gérer de grands ensembles de données et des mises à jour en temps réel ?
Oui. Je supporte le découpage en chunks, la synchronisation incrémentielle des données, l'ingestion programmée et l'indexation vectorielle optimisée pour gérer efficacement de grands ensembles de données et des mises à jour proches du temps réel.
Q9 : Offrez-vous un support après livraison ou des améliorations futures ?
Oui. Chaque package inclut des révisions, et un support à long terme, la montée en charge ou des améliorations de fonctionnalités peuvent être proposés en service séparé.
