Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw stateful ai agents en agentic rag met behulp van langgraph en mcp
Sami Ullah
Over deze dienst
Automatische vertaling
Upgrade je applicatie van statische AI naar dynamische, besluitvormende agents.
Standaard Generative AI modellen missen context, en basic RAG haalt alleen data op. Ik ben gespecialiseerd in Agentic RAG waar de AI redeneert, vertrouwen evalueert en autonoom beslist wanneer databases te raadplegen of aangepaste functies uit te voeren.
Met mijn achtergrond in Computer Science ontwerp ik stateful, multi-step LLM-workflows die complexe bedrijfslogica oplossen zonder hallucinaties.
Wat ik aanbied:
- Agentic RAG systemen: Toevoegen van redeneerlagen zodat de AI data evalueert en dynamisch externe tools doorzoekt als informatie ontbreekt.
- LangGraph orkestratie: Opbouwen van stateful, multi-agent pipelines voor complexe workflows met supervisor en gespecialiseerde agents.
- MCP integratie: Implementeren van het Model Context Protocol om je AI agents veilig te verbinden met lokale bestanden, databases of enterprise API's.
- Vector DB engineering: Efficiënt chunking, embeddings en semantisch zoeken met Pinecone, ChromaDB of FAISS.
De tech stack:
Python | LangChain | LangGraph | GPT-4o | Claude | Ollama
Stuur me een bericht voordat je bestelt, zodat we je aangepaste workflow perfect kunnen afstemmen.
Maak kennis met Sami Ullah
Sami Ullah
AI and ML Engineer, Agentic AI, LangGraph, and RAG Specialist
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsjun 2026
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Urdu, Engels
As a Computer Science graduate from Quaid-i-Azam University, I build production-ready Generative AI systems beyond standard chatbots. I specialize in stateful, multi-agent architectures and Agentic RAG applications that reason and interact with external APIs. I orchestrate complex workflows using LangChain, LangGraph, and Vector Databases, while implementing the Model Context Protocol (MCP) to connect LLMs to your data. I deliver scalable AI agents and customized multi-agent pipelines tailored to your business needs.
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat is het verschil tussen standaard RAG en Agentic RAG?
Standaard RAG haalt eenvoudigweg de top overeenkomende documenten op voor een query en geeft ze door aan de LLM. Agentic RAG gebruikt een agent om eerst de query te evalueren, te beslissen welke databases of tools te doorzoeken, de kwaliteit van de opgehaalde context te beoordelen en indien nodig opnieuw te zoeken totdat het antwoord volledig is.
Waarom gebruik je LangGraph in plaats van alleen LangChain?
Hoewel LangChain uitstekend is voor lineaire sequences, is LangGraph specifiek ontworpen voor stateful, multi-actor workflows. Het stelt agents in staat te loopen, zelf te corrigeren, herinneringen aan eerdere interacties te behouden over lange sessies en taken over te dragen aan andere gespecialiseerde agents.
Wat is MCP en waarom heb ik het nodig?
Het Model Context Protocol (MCP) is een open standaard die AI agents een universele "USB-poort" geeft om veilig verbinding te maken met externe tools, data bronnen en API's zonder dat er hard-coded, kwetsbare integraties nodig zijn.
Met welke LLMs werk je?
Ik kan je systeem integreren met toonaangevende commerciële modellen zoals OpenAI's GPT-4o, Anthropic's Claude 3.5, Google Gemini of open-source lokale modellen via Ollama.
