Je vais créer des agents d'IA et des pipelines rag avec langgraph et langchain

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À propos de ce service

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La plupart des systèmes d'IA échouent en production non pas parce que le modèle est mauvais, mais parce que le système qui l'entoure n'a pas été conçu pour gérer de vraies données et des cas limites réels.

Je crée des agents d'IA et des pipelines RAG conçus dès le départ pour fonctionner dans des conditions réelles.

CE QUE JE CRÉE

Les pipelines RAG connectent votre LLM à vos propres documents, bases de données ou URLs avec découpage sémantique, recherche vectorielle et reranking.

Le RAG correctif (CRAG) évalue la qualité de la récupération avant de transmettre le contexte au modèle. Si les données récupérées sont faibles, il déclenche une solution de secours au lieu de halluciner. J'ai utilisé cela pour améliorer la précision de l'IA de 40 % sur une plateforme en production.

Les agents LangGraph sont des agents de raisonnement à plusieurs étapes et avec état qui utilisent des outils, prennent des décisions et gèrent des workflows complexes.

L'intégration LLM inclut OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Google Gemini, intégrés correctement dans votre stack.

CE QUE VOUS OBTENEZ

Code source propre et documenté, déploiement prêt pour la production, système fonctionnant dans des conditions réelles, pas seulement un notebook

Contactez-moi avant de commander pour décrire votre problème et je vous indiquerai exactement quel package correspond et ce qui est réaliste.

  • Moteur d'IA

    • GPT
    • Gemini
    • Langchain

  • Langage de programmation

    • JavaScript
    • Python
    • Dactylographiés

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Saqlain

Backend and AI Engineer LangGraph Agents RAG Pipelines

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    Ourdou, Anglais
I build production-grade backends and AI systems that actually scale. 3+ years engineering at a tech company and independently — working at the intersection of serious backend infrastructure and modern agentic AI. Backend: FastAPI, Django, Node.js, PostgreSQL, Redis, WebSockets, AWS, Docker. AI: LangGraph agents, Corrective RAG, vector search, OpenAI, Anthropic, Gemini. Shipped results: → 40% accuracy boost via CRAG pipeline → 70% DB load cut with Redis Write-Behind caching → AI meeting assistant for 60+ min recordings Reliable systems, clean code, real outcomes. Let's build.

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