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Je vais construire un agent AI langgraph avec mémoire, outils et humain dans la boucle
Kiranfiaz
À propos de ce service
Traduction automatique
À propos de ce service
Vous cherchez un chatbot AI qui se souvient réellement du contexte, suit une logique et peut être audité ? Je crée des assistants AI de niveau production utilisant LangChain + LangGraph, pas de simples prototypes fragiles.
La plupart des services s’arrêtent à "pipeline RAG basique". Moi, je vais plus loin : je conçois des agents à état qui gèrent des conversations à plusieurs étapes, l’utilisation d’outils, l’approbation humaine dans la boucle et une exécution durable, utilisant la même infrastructure que les produits AI en production.
Ce que je vais construire pour vous
Noyau : système RAG alimenté par LangChain
- Chargement de documents depuis PDFs, sites web, bases de données ou API
- Découpage intelligent avec recherche hybride et re-ranking
- Intégration de bases de données vectorielles (Pinecone, Chroma, FAISS, Qdrant)
- Citons des sources pour que les réponses soient basées sur VOS données
Avancé : orchestration d’agent LangGraph
- Conversations à plusieurs tours avec mémoire persistante
- Contrôle explicite du flux : boucles, branches, tentatives
- Appel d’outils : permettre à l’agent de rechercher, calculer, récupérer des API ou déclencher des actions
- Humain dans la boucle : approuver ou modifier les décisions de l’agent avant exécution
- Exécution durable : l’agent résiste aux échecs et reprend
Options supplémentaires
- Backend FastAPI pour une intégration facile
- Interface web ou point d’API
- Déploiement Docker
- Optimisation des coûts et suivi des tokens
Découvrez Kiranfiaz
Kiranfiaz
Artificial Intelligence Machine Learning Natural Language Processi
- DePakistan
- Membre depuisjanv. 2021
- Temps de réponse moy.1 heure
- Dernière commande3 années
Langues
Ourdou, Anglais, Chinois, Espagnol
Hi, I am Kiran Fiaz. I am by profession a data scientist and has an excellent grip on python programming, can assist you in deep learning, machine learning, and other NLP related tasks. I have 3 years of experience in handling machine learning and deep learning tasks.
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Quelle est la différence entre LangChain et LangGraph ?
LangChain est un framework pour créer rapidement des applications LLM — chargeurs de documents, récupérateurs, chaînes. LangGraph est un runtime de niveau inférieur pour construire des agents à état avec un contrôle explicite, de la mémoire et des fonctionnalités de production comme l’exécution durable et l’humain dans la boucle. J’utilise les deux : LangChain pour la partie R
Pouvez-vous faire en sorte que le chatbot se souvienne des conversations précédentes ?
Oui. LangGraph supporte la persistance au niveau du fil et entre les fils, donc l’agent se souvient du contexte d’une session à l’autre. C’est l’une des principales différences avec un chatbot RAG basique.
Les humains peuvent-ils revoir les décisions de l’agent avant qu’elles soient exécutées ?
Oui. Je peux mettre en place des interruptions avec humain dans la boucle — l’agent fait une pause pour approbation avant d’effectuer des actions comme envoyer des emails, mettre à jour des bases de données ou déclencher des workflows.
Ai-je besoin de ma propre clé API ?
Oui, dans la plupart des cas. Je vous guiderai pour la configuration. Si vous préférez des modèles open-source, je peux intégrer Llama ou Mistral pour réduire les coûts.
