Crearé agentes de IA y pipelines rag usando langchain langgraph

Construyo AI agentic personalizada para investigación, soporte, ventas, automatización y flujos de trabajo internos. Usando LangGraph y LangChain, creo agentes de AI con memoria, llamadas a herramientas, acceso a API, aprobaciones y ejecución confiable en múltiples pasos.

Los sistemas RAG permiten que los LLMs respondan desde tus PDFs, sitios web, bases de datos o base de conocimientos. Construyo sistemas RAG con LangChain, bases de datos vectoriales, citas, reordenamiento y barreras para respuestas precisas y contextualmente relevantes.

Sí. Construyo aplicaciones SaaS con LLM que incluyen autenticación, paneles, suscripciones, APIs, bases de datos, sistemas RAG y despliegue en la nube. Tu aplicación SaaS con LLM puede incluir AI agentic personalizada impulsada por LangGraph y LangChain.

Sí. Uso LangGraph para flujos de trabajo con estado, ramificación, reintentos, memoria y aprobación humana. Uso LangChain para prompts, herramientas, recuperación, embeddings e integraciones con modelos. Juntos potencian AI agentic personalizada y sistemas RAG.

Sí. Conecto AI agentic personalizada a CRMs, bases de datos, Slack, servicios de Google, APIs de pago, herramientas internas y servidores MCP. LangGraph y LangChain manejan llamadas a herramientas, lógica de flujo, recuperación de datos e integraciones seguras.

Construyo sistemas RAG con Pinecone, pgvector, Chroma, FAISS, Weaviate, Qdrant y otras bases de datos vectoriales. También mejoro el fragmentado, embeddings, filtros de metadatos, búsqueda híbrida, reordenamiento y citas usando LangChain.

Sí. Audito y mejoro sistemas RAG existentes, aplicaciones SaaS con LLM, flujos de trabajo en LangGraph y pipelines en LangChain. Corrijo recuperación deficiente, alucinaciones, respuestas lentas, herramientas rotas, prompts débiles, problemas de memoria y despliegues problemáticos.

Sí. Despliego AI agentic personalizada, sistemas RAG y aplicaciones SaaS con LLM en AWS, GCP, Azure, Vercel, Render, Railway o tu servidor. El despliegue puede incluir FastAPI, Docker, bases de datos, monitoreo, configuración y documentación.

Por favor comparte tu caso de uso, usuarios, fuentes de datos, APIs, LLM preferido, funciones requeridas y plataforma de despliegue. Para AI agentic personalizada, sistemas RAG, LangGraph, LangChain o aplicaciones SaaS con LLM, contáctame antes de ordenar.

No. El uso de API de LLM, hosting, dominios, bases de datos vectoriales y servicios de terceros son pagados por el cliente. Recomiendo herramientas rentables para tu AI agentic personalizada, sistemas RAG, LangGraph, LangChain y aplicaciones SaaS con LLM.