Je vais construire des agents IA personnalisés en utilisant crewai et fastapi
À propos de ce service
Traduction automatique
Vous souhaitez intégrer des agents IA personnalisés, des pipelines RAG sans hallucination ou des backends FastAPI prêts pour la production dans votre application ?
Je me spécialise dans la conception de workflows autonomes pour LLM et de passerelles API sécurisées en utilisant Python, CrewAI, LangChain et ChromaDB.
Ce que je peux créer pour vous :
- Workflows multi-agent : pipelines IA à rôles multiples (CrewAI/LangGraph) automatisant des tâches complexes et des boucles de données.
- Systèmes RAG sans hallucination : bases de connaissances d'entreprise sécurisées utilisant ChromaDB avec des garde-fous stricts pour le contexte.
- Passerelles FastAPI à haute vitesse : endpoints API asynchrones et typés construits avec Pydantic V2 pour valider les entrées et connecter les LLM en toute sécurité.
- Orchestration multi-LLM : intégration avec OpenAI (GPT-4o), Claude et indexation vectorielle locale.
Pourquoi travailler avec moi ?
- Code Python propre, prêt pour la production, avec des commentaires clairs.
- Accent sur la sécurité des données, les limites sans hallucination et l'efficacité des tokens.
- Endpoints OpenAPI (Swagger UI) auto-documentés pour des tests faciles.
Transformons votre idée d'IA en un pipeline évolutif. Merci de m'envoyer un message avec les détails de votre projet avant de passer commande !
Découvrez Vaishnavi
AI Engineer specializing in CrewAI, RAG, and FastAPI
- DeInde
- Membre depuisjanv. 2025
- Temps de réponse moy.2 heures
Langues
Anglais
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FAQ
Traduction automatique
De quoi avez-vous besoin de ma part pour commencer mon projet IA ?
J'aurai besoin d’un bref aperçu de votre logique métier, des workflows cibles et de toute clé API nécessaire (comme OpenAI, Anthropic ou autres services externes). Si nous construisons un système RAG, partager des fichiers de données exemples (PDF, CSV ou documents texte) nous aidera à configurer rapidement votre base vectorielle.
Comment garantissez-vous que le système RAG ne hallucine pas ?
J'applique des garde-fous stricts de capture du contexte sémantique en utilisant ChromaDB et des seuils de similarité vectorielle. Si les documents récupérés ne contiennent pas la réponse à une requête, le modèle est programmé pour indiquer 'Information non trouvée' ou pour escalader à un humain plutôt que de fabriquer une réponse.
Pouvez-vous intégrer le pipeline IA dans mon backend FastAPI/Python existant ?
Oui ! Je construis des endpoints FastAPI asynchrones et typés avec validation de schéma Pydantic. Je peux intégrer proprement de nouveaux endpoints IA dans votre code existant ou créer une passerelle microservice autonome à partir de zéro.
Fournissez-vous le code source et la documentation ?
Toujours. Tous les packages incluent du code source Python entièrement commenté et des endpoints OpenAPI (Swagger UI) auto-documentés pour que votre équipe puisse tester, exécuter et maintenir le pipeline facilement.

