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Je vais concevoir des agents AI RAG personnalisés
Ahmad
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous cherchez à automatiser le support ou la récupération de données en utilisant une IA sensible au contexte ? Les chatbots statiques sont dépassés. Votre entreprise a besoin d’un agent AI RAG intelligent et prêt pour la production.
En tant qu’ingénieur en automatisation IA, je crée des systèmes IA à état qui exécutent des actions en toute sécurité en se basant sur vos données propriétaires.
️ Ce que je fais :
- Pipeline RAG personnalisé : Connectez des PDFs, menus et contenus web à des LLMs via Supabase ou Pinecone.
- Logique Gatekeeper : Construisez des systèmes sans hallucinations, strictement liés à votre contexte.
- Orchestration de workflow : Automatisation robuste du backend avec n8n, Flowise, LangChain et LangGraph.
- Web scraping intelligent : Extraction de données en direct avec Firecrawl et Apify.
- Humain dans la boucle : Systèmes qui mettent en pause et escaladent les requêtes sensibles (remboursements/disputes) à des humains.
Stack technologique : LangChain, LangGraph, Google ADK, n8n, Flowise.
Étude de cas : Agent RAG pour Zakiya Foods
- Défi : Gérer des requêtes complexes sur les recettes et ingrédients sans hallucinations.
- Solution : Création d’un pipeline RAG n8n + Supabase avec une logique Gatekeeper stricte.
- Résultat : Support précis 24/7 avec zéro hallucination.
Découvrez Ahmad
Ahmad
AI AGENT DEVELOPER
- DePakistan
- Membre depuismai 2026
Langues
Ourdou, Anglais
I am a Bachelor of Science in Artificial Intelligence (BSAI) student with a growing passion for data analytics and problem-solving. I have gained hands-on experience in AI Agent development,N8N,RAG, Python, SQL, Excel, Tableau, which I use to analyze data and build useful projects.
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FAQ
Traduction automatique
Qu’est-ce qu’un agent AI RAG, et en quoi diffère-t-il d’un chatbot classique ?
Un chatbot standard se base uniquement sur la connaissance générale sur laquelle il a été entraîné, ce qui peut entraîner des "hallucinations" (fournir de fausses réponses). Un agent AI RAG (Retrieval-Augmented Generation) se connecte directement à vos sources de données personnalisées (comme vos PDFs d’entreprise, liens de site web ou bases de données). Avant de répondre, il consulte ces sources pour fournir des réponses précises.
Que signifie "Gatekeeper Logic" ou garde-fous IA ?
La logique Gatekeeper est un cadre de sécurité spécialisé que j’intègre dans le workflow (avec n8n/Flowise). Il agit comme un filtre qui évalue les requêtes entrantes des clients et les réponses sortantes de l’IA. Si un utilisateur pose une question hors sujet ou tente de tromper l’IA, le gatekeeper bloque la requête. Cela garantit
L’agent IA peut-il gérer des entrées multimodales comme des images ou la voix ?
Oui ! En utilisant des frameworks avancés comme Google ADK (Agent Development Kit) et LangChain, je peux concevoir des systèmes multi-agents supportant le streaming multimodal. Cela signifie que votre agent peut traiter du texte, des images (comme des reçus ou photos de produits), et même des flux de données, selon les besoins.
Qu’est-ce que l’intégration "Humain dans la boucle" ?
C’est un système de sécurité pour vos opérations. Pour 90 % des requêtes standard, l’IA répond automatiquement. Mais si un client déclenche une question sensible — comme un litige complexe ou une demande d’annulation — le mécanisme d’état LangGraph met automatiquement en pause l’IA et escalade la requête à un humain.
Quelle base de données vectorielle utilisez-vous, et dois-je payer pour cela ?
J’utilise principalement Supabase Vector Store ou Pinecone. Supabase est très efficace, sécurisé, et offre une version gratuite très généreuse, idéale pour les petites et moyennes entreprises. À moins que votre volume de données ne soit énorme (millions de lignes), vous n’aurez pas à payer de supplément pour la configuration de la base vectorielle.
