Je vais mettre en place un agent vocal IA, chatbot IA sur langchain, langflow, vertex AI, flowish


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous avez des données et un cas d'utilisation clair, mais assembler modèles, magasins vectoriels, outils, mémoire et interface utilisateur en un agent fiable est compliqué. Les prototypes échouent, les prompts dérivent, et les compromis entre latence et qualité freinent l'adoption.
Je conçois des agents IA robustes et des applications de chat en utilisant LangChain / LangFlow / Flowise avec des modèles Llama 3 ou Vertex AI, ainsi que la récupération, les outils et les garde-fous. Vous obtiendrez une architecture claire, des configurations reproductibles, et un déploiement que votre équipe pourra gérer.
Ce que je ferai
- Conception & architecture du cas d'utilisation (diagrammes + flux de données)
- Pipeline RAG (stratégie de découpage, embeddings, base de données vectorielle : Pinecone/FAISS/Qdrant)
- Agents utilisant des outils (API web/recherche, Zapier/outils, appels de fonctions/outils)
- Agent vocal (Twilio/WebRTC, barge-in ; flux d'appels)
- Graphes LangFlow / Flowise (chaînes visuelles, nœuds versionnés, gestion des prompts)
- Sélection de modèles & prompts (Llama 3, Vertex AI/Gemini, OpenAI selon votre infra)
- Mémoire & sécurité
- Évaluation & métriques
- Déploiements + docs & transmission Loom
Dites-moi votre cas d'utilisation (agent support, recherche interne, copilote de données, IVR vocal) + sources de données. Je vous répondrai avec un plan succinct et le package adapté.
Découvrez Mike M
- DeRoyaume-Uni
- Membre depuisaoût 2025
Langues
Anglais, Français
Traduction automatique
FAQ
Traduction automatique
Pouvez-vous travailler avec notre infrastructure de données existante ?
Oui — CSV/JSON, Google Drive, Notion/Confluence, Postgres, BigQuery, S3, etc.
Quel modèle recommandez-vous ?
Cela dépend des contraintes (coût, latence, ton, sécurité). J'utilise souvent Llama 3 ou Vertex AI (Gemini) et peux changer derrière la même interface.
