Je vais construire des agents AI et des chatbots RAG en utilisant langchain


À propos de ce service
Traduction automatique
Vous souhaitez créer un agent AI personnalisé ou un chatbot RAG avec LangChain ?
Je vais créer des agents AI, des pipelines RAG et des chatbots AI en utilisant LangChain et les technologies LLM associées.
Ce que je peux réaliser :
- Agents AI LangChain
- Chatbots RAG
- Chatbots avec base de connaissances personnalisée
- Systèmes de questions-réponses sur documents et PDF
- Agents AI LangGraph
- Workflows d'automatisation AI
- Intégrations de bases de données vectorielles
- Applications alimentées par LLM
- Intégrations d'API et d'outils
- Assistants AI pour les entreprises
Je peux connecter votre application AI à vos documents, données d'entreprise, API, base de connaissances ou outils externes selon vos besoins.
Les technologies possibles incluent LangChain, LangGraph, OpenAI et les bases de données vectorielles.
Que vous ayez besoin d'un chatbot RAG basé sur des documents, d'un agent AI personnalisé ou d'un workflow alimenté par LLM, je construirai la solution adaptée à votre cas d'usage spécifique.
Veuillez me contacter avant de commander afin que je puisse examiner vos besoins et confirmer l'architecture appropriée.
Découvrez Shafqat Abbas
AI Agent Developer LLM, RAG , AI Automation
- DePakistan
- Membre depuisfévr. 2024
- Temps de réponse moy.1 heure
Langues
Anglais, Ourdou, Allemand, Français
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FAQ
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Que pouvez-vous construire avec LangChain ?
Je peux créer des agents AI, des chatbots RAG, des systèmes de questions-réponses sur documents, des assistants à base de connaissances et des workflows alimentés par LLM.
Pouvez-vous créer un chatbot RAG avec LangChain ?
Oui. Je peux créer un pipeline RAG qui récupère des informations pertinentes à partir de vos documents ou de votre base de connaissances.
Pouvez-vous utiliser mes données commerciales ?
Oui. Vos documents, données d'entreprise, FAQ ou autres sources de connaissances supportées peuvent être intégrés au système.
Pouvez-vous utiliser LangGraph ?
Oui. LangGraph peut être utilisé lorsque le projet nécessite des workflows d'agents plus complexes ou un comportement d'agent avec état.
Pouvez-vous intégrer des API ?
Oui, si l'API requise est disponible et bien documentée.
Pouvez-vous connecter une base de données vectorielle ?
Oui. La base de données vectorielle appropriée peut être sélectionnée en fonction des besoins du projet.
Pouvez-vous déployer l'application ?
Oui, le déploiement peut être inclus selon la portée du projet et la plateforme.

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