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Ich werde einen LangGraph AI-Agenten mit Speicher, Tools und Human-in-the-Loop erstellen
Kiranfiaz
Über diesen Service
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Über dieses Gig
Suchst du nach einem KI-Chatbot, der sich tatsächlich an den Kontext erinnert, Logik folgt und überprüft werden kann? Ich baue produktionsreife KI-Assistenten mit LangChain + LangGraph, keine fragilen Prototypen.
Die meisten Gigs enden bei "basic RAG-Pipeline." Ich gehe weiter: Ich entwerfe zustandsbehaftete Agenten, die Mehrschritt-Gespräche, Tool-Nutzung, Human-in-the-Loop-Genehmigung und langlebige Ausführung mit derselben Infrastruktur wie Produktions-KI-Produkte handhaben.
Was ich für dich bauen werde
Kern: LangChain-gestütztes RAG-System
- Dokumentenladung aus PDFs, Websites, Datenbanken oder APIs
- Intelligentes Chunking mit Hybrid-Suche und Re-Ranking
- Integration von Vektor-Datenbanken (Pinecone, Chroma, FAISS, Qdrant)
- Quellenangaben, damit die Antworten in DEINEN Daten verankert sind
Fortgeschritten: LangGraph-Agenten-Orchestrierung
- Zustandsbehaftete Mehrschritt-Gespräche mit persistentem Speicher
- Expliziter Kontrollfluss: Schleifen, Verzweigungen, Wiederholungen
- Tool-Aufruf: Lass den Agenten suchen, berechnen, APIs abrufen oder Aktionen auslösen
- Human-in-the-Loop: Genehmige oder ändere Entscheidungen des Agenten vor der Ausführung
- Langlebige Ausführung: Der Agent überlebt Fehler und setzt die Arbeit fort
Optionale Add-ons
- FastAPI-Backend für einfache Integration
- Webinterface oder API-Endpunkt
- Docker-Deployment
- Kostenoptimierung & Token-Tracking
Lerne Kiranfiaz kennen
Kiranfiaz
Artificial Intelligence Machine Learning Natural Language Processi
- AusPakistan
- Mitglied seitJan. 2021
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung3 Jahre
Sprachen
Urdu, Englisch, Chinesisch, Spanisch
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
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Was ist der Unterschied zwischen LangChain und LangGraph?
LangChain ist ein Framework zum schnellen Aufbau von LLM-Anwendungen — Dokumenten-Loader, Retriever, Chains. LangGraph ist eine niedrigstufige Laufzeitumgebung zum Erstellen zustandsbehafteter Agenten mit explizitem Kontrollfluss, Speicher und Produktionsfeatures wie langlebige Ausführung und Human-in-the-Loop. Ich nutze beide: LangChain für R
Kannst du den Chatbot vorherige Gespräche erinnern lassen?
Ja. LangGraph unterstützt Thread- und Cross-Thread-Persistenz, sodass der Agent den Kontext über Sitzungen hinweg behält. Das ist einer der Hauptunterschiede zu einem einfachen RAG-Chatbot.
Können Menschen die Entscheidungen des Agenten vor der Ausführung überprüfen?
Ja. Ich kann Human-in-the-Loop-Unterbrechungen implementieren — der Agent pausiert zur Genehmigung, bevor er Aktionen wie E-Mails senden, Datenbanken aktualisieren oder Workflows auslösen darf.
Brauche ich meinen eigenen API-Schlüssel?
Ja, in den meisten Fällen. Ich leite dich bei der Einrichtung an. Wenn du Open-Source-Modelle bevorzugst, kann ich Llama oder Mistral für geringere Kosten integrieren.
