Vou criar agentes de IA e pipelines rag usando langgraph e langchain

A maioria dos sistemas de IA falha na produção não porque o modelo seja ruim, mas porque o sistema ao redor dele não foi criado para lidar com dados reais e casos extremos.

Eu crio agentes de IA e pipelines RAG projetados desde o início para funcionar sob condições reais.

O QUE EU CONSTRUO

Os pipelines RAG conectam seu LLM aos seus próprios documentos, bancos de dados ou URLs com segmentação semântica, busca por vetores e reranking.

RAG Corretivo (CRAG) avalia a qualidade da recuperação antes de passar o contexto para o modelo. Se os dados recuperados forem fracos, ele aciona um fallback em vez de hallucinar. Usei isso para melhorar a precisão da IA em 40% em uma plataforma de produção.

Agentes LangGraph: agentes de raciocínio com múltiplas etapas e estado que usam ferramentas, tomam decisões e lidam com fluxos de trabalho complexos.

Integração com LLM: OpenAI GPT-4o, Anthropic Claude, Google Gemini, devidamente integrados ao seu stack.

O QUE VOCÊ RECEBE

Código fonte limpo e documentado Implantação pronta para produção Sistema que funciona em condições reais, não apenas em um notebook

Me envie uma mensagem antes de fazer seu pedido, descreva seu problema e eu te direi exatamente qual pacote se encaixa e o que é realista.