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Je vais construire un pipeline AI multi-agent LangGraph pour votre cas d'utilisation
Rishi Bethi
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous essayez d'automatiser un flux de travail d'entreprise avec l'IA mais ne savez pas par où commencer ? Ou avez-vous commencé, et vous êtes maintenant bloqué avec un prototype qui ne fonctionne pas en production ?
Je crée des pipelines AI multi-agent qui livrent réellement.
Ce que je propose :
- Des systèmes multi-agent utilisant LangGraph (le même framework utilisé par les équipes d'IA en production dans de grandes entreprises)
- Des pipelines RAG qui répondent précisément aux questions à partir de vos documents
- Des backends FastAPI que vous pouvez intégrer à votre produit existant
- Déploiement sur AWS pour que votre système fonctionne 24/7 sans que vous ayez à gérer les serveurs
- Des scores d'évaluation prouvant que le système fonctionne avant de vous le remettre
J'ai construit et déployé un pipeline de conformité à 6 agents (reguliq.eu) sur AWS ECS Fargate avec CI/CD, pgvector RAG, et évaluation RAGAS. J'ai aussi publié une bibliothèque open-source de diagnostics LLM avec 209 tests réussis sur PyPI.
Cas d'usage courants que j'ai réalisés :
- Agents support client qui répondent à partir de votre base de connaissances
- Pipelines de traitement de documents (contrats, rapports, politiques)
- Agents de recherche et de résumé en plusieurs étapes
- Systèmes d'analyse de conformité et de régulation
Contactez-moi avant de commander pour que je puisse confirmer que votre cas d'utilisation correspond au package.
Découvrez Rishi Bethi
Rishi Bethi
AI Engineer ,LangGraph Multi Agent Systems , RAG Pipelines
- DeSuède
- Membre depuismai 2026
Langues
Telugu, Anglais, Hindi, Suédois
I build production-grade AI systems that actually ship. MSc AI & Automation student at University West, Sweden, with 2+ years as a Data Scientist and a live 6-agent LangGraph compliance pipeline deployed on AWS ECS Fargate (reguliq.eu).
I specialize in multi-agent orchestration with LangGraph, RAG systems with pgvector and cross-encoder reranking, LLM evaluation using RAGAS, and FastAPI backends. I have published an open-source LLM diagnostics library on PyPI with 209 passing tests.
If you need an AI pipeline built correctly, evaluated rigorously, and deployed to production, I can do that.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
Quelles informations dois-je fournir pour commencer ?
Une description du flux de travail que vous souhaitez automatiser, les données ou documents avec lesquels l'agent doit travailler, et les systèmes auxquels il doit se connecter. Un appel de 15 minutes ou un message détaillé suffisent.
Ai-je besoin de connaissances techniques pour utiliser ce que vous construisez ?
Non. Je fournis un code fonctionnel, un README avec les instructions d'installation et une démonstration. Si vous avez un développeur dans votre équipe, il pourra le maintenir. Sinon, je peux le rendre suffisamment simple pour qu'il fonctionne avec une seule commande.
Pouvez-vous intégrer avec mes outils existants comme Slack, Notion ou un CRM ?
Oui. La plupart des intégrations sont simples via API. Dites-moi quels outils vous utilisez lorsque vous me contactez, et je confirmerai la compatibilité avant votre commande.
