Vou configurar agente de voz IA, chatbot IA no langchain, langflow, vertex ai, flowish


Sobre este Serviço
Tradução automática
Você tem dados e um caso de uso claro, mas juntar modelos, vetores, ferramentas, memória e UI em um agente confiável é complicado. Protótipos quebram, prompts se desviam e trade-offs entre latência/qualidade prejudicam a adoção.
Eu projeto agentes de IA robustos e aplicativos de chat usando LangChain / LangFlow / Flowise com modelos Llama 3 ou Vertex AI, além de recuperação, ferramentas e limites de segurança. Você terá uma arquitetura clara, configurações reproduzíveis e uma implantação que sua equipe consegue operar.
O que eu farei
- Design de caso de uso e arquitetura (diagramas + fluxo de dados)
- Pipeline RAG (estratégia de chunking, embeddings, banco de vetores: Pinecone/FAISS/Qdrant)
- Agentes que usam ferramentas (APIs web/pesquisa, Zapier/ferramentas, chamadas de função/ferramenta)
- Agente de voz (Twilio/WebRTC, barge-in; fluxos de chamadas)
- Grafos LangFlow / Flowise (cadeias visuais, nós versionados, gerenciamento de prompts)
- Seleção de modelo e prompts (Llama 3, Vertex AI/Gemini, OpenAI conforme sua infraestrutura)
- Memória e segurança
- Avaliação e métricas
- Implantações + documentação e handover Loom
Conte seu caso de uso (agente de suporte, busca interna, copiloto de dados, IVR de voz) + fontes de dados. Eu responderei com um plano breve e o pacote adequado.
Conheça mais sobre Mike M
- A partir deReino Unido
- Membro desdeago. de 2025
Idiomas
Inglês, Francês
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Perguntas frequentes
Tradução automática
Você consegue trabalhar com nossa pilha de dados existente?
Sim — CSV/JSON, Google Drive, Notion/Confluence, Postgres, BigQuery, S3, etc.
Qual modelo você recomenda?
Depende de restrições (custo, latência, tom, segurança). Costumo usar Llama 3 ou Vertex AI (Gemini) e posso trocar por trás da mesma interface.
