Je vais construire un chatbot immobilier AI agentique avec langgraph et sql rag personnalisé


À propos de ce service
Traduction automatique
DÉVELOPPEZ VOTRE ENTREPRISE PROPTECH AVEC UN ARCHITECTE AI EX-ORACLE
Les wrappers AI génériques échouent lorsqu'ils traitent des interactions immobilières complexes. Si un client demande « trouver une maison de 3 chambres près de bonnes écoles à moins de 600 000 $ et réserver une visite la semaine prochaine », les chatbots standards se figent. Vous avez besoin d’un agent AI à état qui interroge dynamiquement les bases de données, exécute une logique de vente croisée et coordonne les réservations de calendrier sans interruption.
Je crée des agents conversationnels immobiliers sur mesure, de niveau production, en utilisant LangGraph, FastAPI et des modèles de données relationnels robustes.
CE QUE J’INGÉNIE POUR VOUS :
Orchestration LangGraph : agents à état, ajustements de besoins multi-tours et boucles conversationnelles sans perte de contexte.
RAG SQL naturel personnalisé : extracteurs précis regex/texte pour analyser automatiquement la localisation, les configurations, les restrictions budgétaires et les mots-clés de fonctionnalités directement dans la logique de la base de données.
Logique de fallback et de vente croisée : si aucune correspondance exacte n’existe, le système ajuste dynamiquement les filtres pour suggérer les propriétés les plus proches.
Automatisez vos funnels immobiliers avec une haute fidélité. CONTACTEZ-MOI MAINTENANT pour examiner la structure de votre base de données avant de commander !
Découvrez Mehul Gilotra
AI Engineer Agentic RAG Chatbots Full Stack
- DeInde
- Membre depuisnov. 2023
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Hindi, Anglais
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Comment le chatbot traduit-il le texte en langage naturel en requêtes sécurisées pour la base de données ?
Je crée des outils structurés personnalisés qui analysent en toute sécurité les paramètres (localisation, budget, configurations de pièces et fonctionnalités) à partir des chaînes utilisateur en utilisant des techniques de correspondance sécurisées et un filtrage regex par tokens. Ces valeurs nettoyées sont mappées dans des requêtes SQL optimisées avec des paramètres explicites.
Que se passe-t-il si un acheteur recherche une configuration de propriété totalement hors stock ?
L’agent utilise une architecture de fallback intelligente. Au lieu d’échouer avec une erreur « aucun résultat trouvé », il élargit dynamiquement les filtres de requête dans une marge stricte (par exemple, jusqu’à 130 % du budget ou configurations adjacentes) pour vendre croisé et recommander la prochaine correspondance la plus proche.
