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Je vais créer un chatbot rag personnalisé avec langchain
Sneh V
À propos de ce service
Traduction automatique
La plupart des "agents IA" échouent dès qu’un imprévu survient, qu’il s’agisse d’une mauvaise entrée, d’un délai d’attente ou d’un cas limite que personne n’a testé. Je conçois des agents qui ne s’effondrent pas.
Je suis ingénieur en IA (IIT Kharagpur) et j’ai créé des pipelines d’agents à plusieurs étapes avec logique de nouvelle tentative, routage conditionnel et gestion des erreurs, ce qui permet de continuer à fonctionner quand un simple wrapper de prompt ferait tout planter.
Ce que je peux réaliser pour vous :
- Un agent à usage unique qui automatise une tâche précise (extraction de données, recherche, questions-réponses, planification, etc.)
- Des agents à plusieurs étapes qui enchaînent actions, recherche, vérification, action
- Des agents connectés à votre base de données ou à vos outils, pas seulement une fenêtre de chat
- Une gestion des erreurs pour que l’agent se récupère plutôt que de échouer silencieusement
Comment ça fonctionne :
- Vous me dites quelle tâche vous souhaitez automatiser
- Je construis et teste l’agent avec de vrais inputs, y compris des cas limites
- Vous recevez un agent opérationnel avec une brève explication de son fonctionnement
Si vous en avez assez des "agents IA" qui ne fonctionnent que dans la démo, construisons-en un qui marche quand cela compte.
Envoyez-moi un message avec votre cas d’usage et je vous dirai exactement ce qui est possible.
Découvrez Sneh V
Sneh V
Creator
- DeInde
- Membre depuismai 2025
Langues
Anglais
I build AI systems that work in production, not just in a notebook. That means RAG chatbots that cite sources correctly, LLM fine-tuning pipelines that improve on baseline, and agent workflows that don't fall over the first time a rate limit hits.
I've trained transformer models from scratch and built retrieval systems that answer questions from thousands of documents.
Focus areas: RAG chatbots, LLM fine-tuning (DPO/LoRA), and AI agent pipelines.
GitHub: github.com/Snevj
Got a document, workflow, or model problem? Message me.
Traduction automatique
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FAQ
Traduction automatique
En quoi cela diffère-t-il simplement d'utiliser ChatGPT avec un prompt ?
Un prompt-wrapper répond à une question et s’arrête. Un agent effectue une action à plusieurs étapes — il peut rechercher, vérifier ses propres résultats, réessayer si quelque chose échoue, et ne s’arrête que lorsque la tâche est réellement terminée.
Que faire si ma tâche change ou si l’agent rencontre quelque chose pour lequel il n’a pas été conçu ?
C’est précisément ce que couvre la gestion des erreurs. Je teste contre des cas limites avant la livraison, et des révisions sont incluses pour corriger tout ce qui pourrait apparaître une fois que vous l’utilisez en situation réelle.
Ai-je besoin de savoir coder pour l’utiliser ?
Non. Vous me donnez la tâche, je la construis et la teste, puis je vous la remets avec une explication simple de son fonctionnement. Aucun codage requis de votre côté.
Sur quelles outils ou plateformes construisez-vous des agents ?
LangGraph, LangChain, et intégrations API directes, selon ce qui convient à votre tâche. Je vous conseillerai la meilleure approche après avoir entendu vos besoins.
L’agent peut-il se connecter à ma base de données ou à mes outils existants ?
Oui, cela est inclus dans les packages Standard et Premium. Dites-moi ce que vous utilisez et je confirmerai la compatibilité avant de commencer.
Combien de temps cela prend-il?
De 3 à 7 jours selon le package et la complexité. Je vous donnerai un délai précis une fois que j’aurai défini le périmètre.
