Je vais développer des agents IA avancés en utilisant langgraph, langchain et fastapi


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À propos de ce service
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Vous cherchez un backend haute performance ou une application IA de pointe ? Vous êtes au bon endroit.
Je construis des systèmes backend prêts pour la production et des agents IA intelligents en utilisant les frameworks les plus avancés du secteur : Python, FastAPI, LangChain et LangGraph. Que vous ayez besoin d'une API REST ultra rapide ou d'un système RAG multi-agent complexe, je fournis un code propre, évolutif et entièrement documenté.
Ce que je propose :
Développeur FastAPI haute performance : programmation asynchrone, validation Pydantic v2, WebSockets et intégration transparente avec la base de données.
Pipeline RAG avancé : moteurs d'ingestion personnalisés (PDF, documents, web scraping) connectés à des bases de données vectorielles (Pinecone, Chroma, Weaviate) pour des réponses LLM précises et contextuelles.
Orchestration avec LangChain & LangGraph : aller au-delà des simples chaînes pour créer des systèmes multi-agent cycliques et à état qui peuvent raisonner, utiliser des outils et exécuter des workflows complexes.
Pourquoi me choisir ?
Code prêt pour la production : architecture évolutive conçue pour le trafic réel.
Architecture propre : bases de code bien structurées, commentées et faciles à maintenir.
Livraison rapide : cycles de développement optimisés pour mettre votre produit sur le marché rapidement.
Ma stack technique :
Python 3.12+ | FastAPI | LangChain | LangGraph
Découvrez Rizwan Mughal
Think, Build, Launch I do not just code, I create digital experiences
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FAQ
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Quelle est la différence entre LangChain et LangGraph ?
LangChain est excellent pour construire des séquences linéaires étape par étape (chaînes) d'actions LLM. LangGraph étend cela en permettant de créer des systèmes multi-agent cycliques et à état. Cela signifie que l'IA peut revenir en boucle, se corriger, raisonner et collaborer avec d'autres agents spécialisés pour résoudre des tâches complexes.
Que dois-je fournir pour commencer avec un pipeline RAG ?
Vous devrez fournir les sources de données que vous souhaitez que l'IA interroge (telles que PDFs, fichiers texte, liens Notion ou sites web) et accéder à votre fournisseur de LLM préféré (comme OpenAI ou Anthropic). Je m'occuperai de l'analyse des données, de l'ingestion, de la génération d'embeddings et de la configuration de la base de données vectorielle.
Pourquoi utilisez-vous FastAPI plutôt que d'autres frameworks Python comme Django ou Flask ?
FastAPI est asynchrone par défaut, ce qui le rend extrêmement rapide et efficace pour gérer des charges de travail à haute concurrence comme les réponses streaming d'IA et les appels API simultanés. Il offre également une validation automatique des données avec Pydantic et une documentation Swagger interactive instantanée.
Vos agents IA peuvent-ils interagir avec des outils et bases de données externes ?
Oui, absolument. En utilisant LangGraph et LangChain, je peux doter vos agents IA d'outils spécifiques. Cela leur permet d'effectuer des recherches Google, de requêter des bases SQL/NoSQL, d'exécuter du code Python personnalisé ou de se connecter à toute API REST tierce pour obtenir des données en temps réel.
Aidez-vous au déploiement du backend ou du système IA ?
Mes forfaits incluent principalement le code source complet prêt pour la production et la documentation d'installation. Cependant, je peux également vous aider à déployer le système sur des plateformes cloud comme AWS, GCP, DigitalOcean ou Hetzner en option supplémentaire. Contactez-moi pour discuter de votre configuration serveur !
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C carmengonzalez3

Royaume-Uni
Rizwan has helped me in product analysis and also implement a mvp version of ai chatbot i will work with him again, 100% recommended for ai services.
Jusqu’à 50 $US
Prix
2 jours
Durée
V 
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