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Vou construir um agente IA LangGraph com memória, ferramentas e humanintheloop
Kiranfiaz
Sobre este Serviço
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Procurando um chatbot IA que realmente lembre do contexto, siga a lógica e possa ser auditado? Eu crio assistentes de IA de nível de produção usando LangChain + LangGraph, não protótipos frágeis.
A maioria dos gigs para na "pipeline básica de RAG". Eu vou além: projeto agentes com estado que lidam com conversas de múltiplas etapas, uso de ferramentas, aprovação human-in-the-loop e execução duradoura na mesma infraestrutura usada por produtos de IA de produção.
O que eu vou construir para você
Sistema principal: RAG com LangChain
- Carregamento de documentos de PDFs, sites, bancos de dados ou APIs
- Segmentação inteligente com busca híbrida e reclassificação
- Integração com banco de vetores (Pinecone, Chroma, FAISS, Qdrant)
- Citações de fontes para que as respostas sejam fundamentadas nos SEUS dados
Avançado: Orquestração de agente LangGraph
- Conversas de múltiplas etapas com memória persistente
- Controle de fluxo explícito: loops, ramificações, tentativas
- Chamada de ferramentas: permite que o agente pesquise, calcule, acesse APIs ou acione ações
- Human-in-the-loop: aprovar ou modificar decisões do agente antes da execução
- Execução duradoura: o agente resiste a falhas e retoma de onde parou
Complementos opcionais
- Backend FastAPI para fácil integração
- Interface web ou endpoint de API
- Implantação em Docker
- Otimização de custos e rastreamento de tokens
Conheça mais sobre Kiranfiaz
Kiranfiaz
Artificial Intelligence Machine Learning Natural Language Processi
- A partir dePaquistão
- Membro desdejan. de 2021
- Responde em aprox.:1 hora
- Última entrega3 anos
Idiomas
Urdu, Inglês, Chinês, Espanhol
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.
Tradução automática
Perguntas frequentes
Tradução automática
Qual a diferença entre LangChain e LangGraph?
LangChain é uma estrutura para construir aplicações de LLM rapidamente — carregadores de documentos, recuperadores, cadeias. LangGraph é uma runtime de nível mais baixo para criar agentes com estado, controle de fluxo explícito, memória e recursos de produção como execução duradoura e human-in-the-loop. Eu uso ambos: LangChain para r
Você consegue fazer o chatbot lembrar de conversas anteriores?
Sim. LangGraph suporta persistência a nível de thread e entre threads, então o agente lembra do contexto ao longo das sessões. Essa é uma das principais diferenças em relação a um chatbot RAG básico.
Os humanos podem revisar as decisões do agente antes que elas sejam executadas?
Sim. Posso implementar interrupções human-in-the-loop — o agente pausa para aprovação antes de realizar ações como enviar e-mails, atualizar bancos de dados ou acionar fluxos de trabalho.
Preciso de minha própria API key?
Sim, na maioria dos casos. Vou orientar você na configuração. Se preferir modelos open-source, posso integrar Llama ou Mistral para custos menores.
