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Construiré un agente AI langgraph con memoria, herramientas y humanintheloop
Kiranfiaz
Acerca de este Servicio
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Acerca de este servicio
¿Buscas un chatbot de IA que realmente recuerde el contexto, siga la lógica y pueda ser auditado? Creo asistentes de IA de nivel de producción usando LangChain + LangGraph, no prototipos frágiles.
La mayoría de los servicios se detienen en "pipeline básico RAG". Yo voy más allá: diseño agentes con estado que manejan conversaciones de múltiples pasos, uso de herramientas, aprobación humana en el proceso y ejecución duradera en la misma infraestructura que usan los productos de IA de producción.
Lo que construiré para ti
Principal: sistema RAG potenciado por LangChain
- Carga de documentos desde PDFs, sitios web, bases de datos o APIs
- Segmentación inteligente con búsqueda híbrida y reordenamiento
- Integración con bases de datos vectoriales (Pinecone, Chroma, FAISS, Qdrant)
- Citas de fuentes para que las respuestas estén basadas en TUS datos
Avanzado: orquestación de agentes LangGraph
- Conversaciones de múltiples turnos con memoria persistente
- Control de flujo explícito: bucles, ramas, reintentos
- Llamadas a herramientas: permite que el agente busque, calcule, obtenga APIs o active acciones
- Human in the loop: aprueba o modifica decisiones del agente antes de ejecutarlas
- Ejecución duradera: el agente sobrevive a fallos y puede reanudar
Complementos opcionales
- Backend FastAPI para integración sencilla
- Interfaz web o endpoint API
- Despliegue en Docker
- Optimización de costos y seguimiento de tokens
Conoce a Kiranfiaz
Kiranfiaz
Artificial Intelligence Machine Learning Natural Language Processi
- DePakistán
- Miembro desdeene 2021
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega3 años
Idiomas
Urdu, Inglés, Chino, Español
Hi, I am Kiran Fiaz. I am by profession a data scientist and has an excellent grip on python programming, can assist you in deep learning, machine learning, and other NLP related tasks. I have 3 years of experience in handling machine learning and deep learning tasks.
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FAQ
Traducción automática
¿Cuál es la diferencia entre LangChain y LangGraph?
LangChain es un marco para construir aplicaciones de LLM rápidamente — cargadores de documentos, recuperadores, cadenas. LangGraph es un entorno de ejecución de nivel inferior para construir agentes con estado, control de flujo explícito, memoria y funciones de producción como ejecución duradera y human in the loop. Uso ambos: LangChain para r
¿Puedes hacer que el chatbot recuerde conversaciones anteriores?
Sí. LangGraph soporta persistencia a nivel de hilo y entre hilos, por lo que el agente recuerda el contexto en varias sesiones. Esta es una de las principales diferencias con un chatbot RAG básico.
¿Pueden los humanos revisar las decisiones del agente antes de que se ejecuten?
Sí. Puedo implementar interrupciones human in the loop — el agente se detiene para obtener aprobación antes de realizar acciones como enviar correos, actualizar bases de datos o activar flujos de trabajo.
¿Necesito mi propia clave API?
Sí, en la mayoría de los casos. Te guiaré en la configuración. Si prefieres modelos de código abierto, puedo integrar Llama o Mistral para reducir costos.
