Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik bouw aangepaste ai-agenten met langgraph, langchain en rag
Zain
Over deze dienst
Automatische vertaling
Wil je verder gaan dan simpele chat-wrappers en AI bouwen die echt actie onderneemt?
Ik ontwerp en ontwikkel production-ready AI-agenten, multi-agent workflows en RAG-systemen die bedrijfslogica uitvoeren, interne data opvragen en naadloos integreren met jouw softwarestack.
Wat ik bouw:
- LangGraph Multi-Agent Workflows: Stateful, cyclische architecturen met conditionele routing, validatielussen en foutherstel.
- Production RAG-systemen: Retrieval-Augmented Generation gebouwd met LangChain, hybride zoekmethoden en vector databases (Pinecone, Chroma, Supabase) voor hallucinatie-resistente antwoorden.
- Tool Calling & MCP: Koppel LLMs aan REST API’s, databases of Model Context Protocol-servers om real-time data te lezen en schrijven.
- Backend AI API’s: Endpoints met FastAPI, gestructureerde Pydantic schemas, klaar om te verbinden met elke frontend.
Tech stack: Python, LangGraph, LangChain, OpenAI, Claude, Llama, Pinecone, Supabase, FastAPI
Elk systeem wordt op maat gemaakt volgens jouw wensen met modulaire, volledig gedocumenteerde code.
Neem eerst contact met me op voordat je een bestelling plaatst, zodat we de scope en architectuur kunnen bespreken.
Maak kennis met Zain
Zain
Automating Business Workflows with Autonomous Agents and n8n
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsfeb 2022
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Urdu, Engels
Hi, I’m Zain—an AI Engineer specializing in Agentic AI, Multi-Agent Systems, and n8n workflow automation. I bridge powerful LLMs (OpenAI, Claude) with production-ready business solutions using Python, FastAPI, LangGraph, and vector databases (ChromaDB, Pinecone). From building autonomous agents and smart RAG pipelines to migrating costly Zapier setups to self-hosted n8n, I engineer reliable systems with zero silent failures. Let’s connect and automate your operations for scale!
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Wat heb je van mij nodig voordat we beginnen?
Een korte samenvatting van jouw gewenste workflow, toegang/documentatie voor API’s of databases die je wilt integreren, voorbeeldbestanden voor RAG (indien van toepassing) en jouw API-sleutels. Neem eerst contact op zodat we de scope kunnen bevestigen.
Wat is het verschil tussen een eenvoudige chatbot en een AI Agent?
Een eenvoudige chatbot genereert alleen tekstreacties. Een AI-agent beschikt over geheugen, beslissingslogica en tools. Hij kan autonoom het web doorzoeken, API-aanroepen uitvoeren, private databases raadplegen en meerstaps bedrijfsacties uitvoeren.
Waarom bouw je met LangGraph in plaats van basic LangChain?
LangChain is ideaal voor lineaire ketens, maar echte taken vereisen lussen en beslissingen. LangGraph maakt cyclische, stateful uitvoering mogelijk met multi-agent coördinatie, conditionele vertakkingen en zelfcorrectie bij fouten.
Kun je de AI-agent verbinden met mijn private bedrijfsdata (RAG)?
Ja. Ik bouw Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines met vector databases zoals Pinecone, ChromaDB en Supabase. De agent baseert zijn antwoorden strikt op jouw PDFs, CSV’s, Notion-documenten of interne SQL-databases.
Met welke LLMs werk je?
Ik ondersteun OpenAI (GPT-4o), Anthropic (Claude 3.5 Sonnet), Google Gemini en open-source modellen (Llama 3, Mistral) die lokaal worden gehost via Ollama of via snelle providers zoals Groq.
Kun je Model Context Protocol (MCP) integraties bouwen?
Ja. Ik bouw aangepaste MCP-servers en verbind jouw agents met bestaande MCP-compatibele tools en datasets, volgens moderne gestandaardiseerde tool-use architecturen.
Hoe integreert de AI-agent met mijn bestaande app of website?
Ik verpak de logica van de agent in schone, gedocumenteerde REST-endpoints met FastAPI. Jouw frontend- of backend-ontwikkelaar kan er eenvoudig mee communiceren via standaard HTTP-verzoeken en JSON-schema’s.
Hoe voorkom je hallucinaties bij LLMs?
Ik stel strikte semantische retrieval-drempels in, gebruik deterministische output parsing met Pydantic schemas, duidelijke systeemgrens prompts en LangGraph-validatielussen die antwoorden inspecteren voordat ze worden teruggegeven.
