Vou criar agentes de IA, chatbots de IA, llms, sistemas rag com langchain e langgraph

Eu crio IA agentic personalizada para pesquisa, suporte, vendas, automação e fluxos de trabalho internos. Usando LangGraph e LangChain, eu crio agentes de IA com memória, chamadas de ferramentas, acesso a API, aprovações e execução confiável de múltiplas etapas.

Sistemas RAG permitem que os LLMs respondam a partir de seus PDFs, sites, bancos de dados ou base de conhecimento. Eu construo sistemas RAG com LangChain, bancos de dados vetoriais, citações, reranking e guardrails para respostas precisas e contextuais.

Sim. Eu desenvolvo aplicativos SaaS com LLM que incluem autenticação, dashboards, assinaturas, APIs, bancos de dados, sistemas RAG e implantação na nuvem. Seu aplicativo SaaS com LLM pode ter IA agentic personalizada alimentada por LangGraph e LangChain.

Sim. Eu uso LangGraph para fluxos de trabalho de agentes com estado, ramificações, tentativas, memória e aprovação humana. Uso LangChain para prompts, ferramentas, recuperação, embeddings e integrações de modelos. Juntos, eles alimentam IA agentic personalizada e sistemas RAG.

Sim. Eu conecto IA agentic personalizada a CRMs, bancos de dados, Slack, serviços do Google, APIs de pagamento, ferramentas internas e servidores MCP. LangGraph e LangChain cuidam de chamadas de ferramentas, lógica de fluxo, recuperação de dados e integrações seguras.

Construo sistemas RAG com Pinecone, pgvector, Chroma, FAISS, Weaviate, Qdrant e outros bancos de dados vetoriais. Também melhoro chunking, embeddings, filtros de metadados, busca híbrida, reranking e citações usando LangChain.

Sim. Eu faço auditoria e melhoro sistemas RAG existentes, aplicativos SaaS com LLM, fluxos de trabalho do LangGraph e pipelines do LangChain. Corrijo recuperação ruim, alucinações, respostas lentas, ferramentas quebradas, prompts fracos, problemas de memória e dificuldades na implantação.

Sim. Eu implanto IA agentic personalizada, sistemas RAG e aplicativos SaaS com LLM na AWS, GCP, Azure, Vercel, Render, Railway ou no seu servidor. A implantação pode incluir FastAPI, Docker, bancos de dados, monitoramento, configuração e documentação.

Por favor, compartilhe seu caso de uso, usuários, fontes de dados, APIs, LLM preferido, recursos necessários e plataforma de implantação. Para IA agentic personalizada, sistemas RAG, LangGraph, LangChain ou aplicativos SaaS com LLM, envie uma mensagem antes de fazer o pedido.

Não. Uso de API de LLM, hospedagem, domínios, bancos de dados vetoriais e serviços de terceiros são pagos pelo cliente. Recomendo ferramentas econômicas para sua IA agentic personalizada, sistemas RAG, LangGraph, LangChain e aplicativos SaaS com LLM.