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Auf einen Blick

Wichtige Details zu diesem Service, um dir bei deiner Entscheidung zu helfen. Generiert von Zinn Hub, nicht vom Verkäufer.

Architekturtyp

RAG-Pipeline
Retrieval-Augmented Generation – der Chatbot fragt Ihre eigenen Daten in Echtzeit ab, bevor er Antworten generiert, nicht nur ein generischer LLM-Wrapper.

LLM-Optionen

6 Modelle verfügbar
Wählen Sie aus LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 oder OpenAI – die Architektur wird passend zu Ihrem Projekt ausgewählt, nicht umgekehrt.

Eigentum & Code

Vollständiger Quellcode
Jede Stufe liefert den vollständigen Quellcode – Sie besitzen ihn uneingeschränkt. Premium fügt Inline-Code-Kommentare für eine einfache Übergabe an Ihr Entwicklungsteam hinzu.

Beste Wahl für

Gründer & Entwicklerteams
Ideal zum Einbetten von KI-Chat in Produkte, zum Erstellen von Wissensdatenbank-Bots aus internen Dokumenten oder zum Erstellen einer RAG-Grundlage zum Erweitern von internen Ressourcen.

Was Sie erhalten

Formate:
Quelldateien
Custom Code
Schriftlicher Bericht
Liefermethode:
Auftragsmanager
Hinweise: Der Quellcode wird als komprimiertes Archiv über den Auftragsmanager bereitgestellt. Die Premium-Stufe enthält auch eine Version mit detaillierten Inline-Code-Kommentaren. Wenn ein Add-on für einen schriftlichen technischen Zusammenfassungsbericht erworben wurde, wird dieser als separates Dokument bereitgestellt. Alle Dateien werden klar gekennzeichnet und mit kurzen Setupanweisungen im Auftrags-Chat versehen.

Vollständige Beschreibung

Sie benötigen einen intelligenten Chatbot, der Ihre Daten, Ihre Nische und Ihre Benutzer tatsächlich versteht – kein generisches Standard-Widget. Genau das bietet dieser Service: ein maßgeschneiderter KI-Chatbot, der auf Retrieval-Augmented Generation (RAG) basiert und von einem in London ansässigen KI-Entwicklungsteam mit umfassender Expertise in LangChain, LlamaIndex und großen Sprachmodellen in Python erstellt wurde.

Egal, ob Sie bei Null anfangen mit einer einfachen Konversationsschnittstelle oder eine ausgeklügelte RAG-Pipeline benötigen, die Ihre eigenen proprietären Daten verarbeitet, dieser Service deckt das gesamte Spektrum ab. Jedes Ergebnis wird mit sauberem, funktionierendem Quellcode geliefert, sodass Sie besitzen, wofür Sie bezahlt haben.

**Was Sie erstellen lassen können**
– Einfacher Chatbot mit grundlegender Konversationsfunktionalität
– Maßgeschneiderter KI-Chatbot, der auf Ihren Anwendungsfall oder Ihre Nische zugeschnitten ist
– RAG-implementierter Chatbot, der auf Ihrem eigenen benutzerdefinierten Datensatz trainiert wurde
– Fein abgestimmter Chatbot, der auf eine bestimmte Domäne oder Zielgruppe ausgerichtet ist

**Verfügbare LLMs**
Ihr Chatbot kann mit dem Modell erstellt werden, das am besten zu Ihren Anforderungen passt: LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 oder OpenAI-Modelle.

**Technischer Stack**
- Sprache: Python oder Node
- Frameworks: LangChain, LlamaIndex
- Middleware: FastAPI oder Express
- Vektordatenbanken: Pinecone, Chroma, ElasticSearch oder ähnliches
- Lokale Datenbanken: MySQL, MongoDB oder ähnliches
- Lokale LLM-Tools: Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All

Diese Breite an Tools bedeutet, dass die Architektur an Ihr Projekt angepasst wird – und nicht umgekehrt.

**So funktioniert der Prozess**
Nachdem Sie Ihre Bestellung aufgegeben haben, teilen Sie uns Ihr Projektbriefing und alle Datensätze, Dokumente oder Anforderungen über den Bestell-Chat mit. Das Team wird alles überprüfen, den Umfang bestätigen und mit der Arbeit beginnen. Sollte etwas unklar sein, werden Sie direkt über den Bestellmanager kontaktiert. Die Lieferung umfasst den vollständigen Quellcode, und die Premium-Stufe fügt detaillierte Inline-Code-Kommentare hinzu, damit Ihre eigenen Entwickler die Codebasis sicher warten und erweitern können.

**Für wen das ist**
- Gründer und Produktteams, die KI-Chat in ihre Plattform integrieren möchten
- Unternehmen, die einen Chatbot benötigen, der auf internen Dokumentationen, FAQs oder proprietären Wissensdatenbanken trainiert ist
- Entwickler, die eine solide RAG-Grundlage suchen, auf der sie aufbauen können
- Jeder, der LLM-gesteuerte Automatisierung in einer bestimmten Nische erforscht

Haben Sie eine Projektidee? Teilen Sie sie über den Bestell-Chat mit, und das Team wird mit Ihnen zusammenarbeiten, um sie Wirklichkeit werden zu lassen.

Zinner Qualitätsgarantie

✓
Geprüfter Profi
Jeder Zinner wird überprüft und genehmigt, bevor er die Plattform beitritt.
✓
Qualitätsarbeit garantiert
Alle Dienstleistungen sind durch unser Qualitätssicherungsversprechen abgedeckt.
✓
Sichere Zahlung
Ihre Zahlung ist geschützt, bis Sie die erbrachte Arbeit genehmigen.

Pakete vergleichen

FunktionBasisBoostPremium
Lieferzeit2 Tage3 Tage5 Tage
Überarbeitungen221
Einfacher Chatbot mit grundlegenden Konversationsfunktionen✓✕✕
Erstellt in Python mit LangChain oder LlamaIndex✓✕✕
Wahl des LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 oder OpenAI)✓✕✕
Sauberer Code, ordnungsgemäße Überschriftenstruktur, SEO-bereite Seiten und ein installiertes und konfiguriertes SEO-Plugin bei jedem Build.✓✓✕
FastAPI- oder Express-Middleware-Integration✓✕✕
2 Überarbeitungen inklusive✓✓✕
Maßgeschneiderter KI-Chatbot, zugeschnitten auf Ihre Nische oder Ihren Anwendungsfall✕✓✕
RAG-Pipeline auf Ihrem benutzerdefinierten Datensatz implementiert✕✓✕
Vektordatenbankintegration (Pinecone, Chroma, ElasticSearch oder ähnliches)✕✓✕
Lokale Datenbankunterstützung (MySQL, MongoDB oder ähnlich)✕✓✕
Fein abgestimmter Chatbot, der auf Ihre spezifische Nische und benutzerdefinierte Datenmenge zugeschnitten ist✕✕✓
Vollständige RAG-Pipeline mit erweiterter LLM-Integration✕✕✓
Vektor- und lokale Datenbankintegration✕✕✓
Lokale LLM-Tooling-Unterstützung (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All)✕✕✓
Vollständiger Quellcode mit detaillierten Inline-Code-Kommentaren✕✕✓
1 Überarbeitung inklusive✕✕✓

Portfolio

Beispiele für die Arbeit des Verkäufers im Zusammenhang mit diesem Zinn.

Einen benutzerdefinierten AI RAG Chatbot mit LangChain und Python erstellen

Einen benutzerdefinierten AI RAG Chatbot mit LangChain und Python erstellen

Zusätzliche Informationen

Warum mich wählen

Sitz in London, England:In Großbritannien ansässiges KI-Entwicklungsteam, das erstklassige RAG-Chatbot-Lösungen liefert.
Vollständiges Eigentum am Quellcode:Jede Lieferung enthält den vollständigen Quellcode – Sie besitzen ihn uneingeschränkt.
Umfassende LLM- und Framework-Expertise:LangChain, LlamaIndex, LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2, OpenAI und mehr – das richtige Tool wird für Ihr Projekt ausgewählt.

Tools, die ich verwende

Sprachen & Frameworks:Python, Node, LangChain, LlamaIndex, FastAPI, Express
Vektor- & lokale Datenbanken:Pinecone, Chroma, ElasticSearch, MySQL, MongoDB
Lokale LLM-Tools:Ollama, LM Studio, CPP-Methode, GPT4All

Perfekt für

Ideale Kunden:Gründer, die KI-Chats in Produkte einbetten, Unternehmen, die Wissensdatenbank-Chatbots benötigen, Entwickler, die eine solide RAG-Grundlage wünschen, Teams, die Nischen-LLM-Automatisierung erkunden

Häufig gestellte Fragen

Bitte teilen Sie eine klare Beschreibung Ihrer Projektanforderungen, alle Datensätze oder Dokumente, mit denen der Chatbot trainiert werden soll, Ihr bevorzugtes LLM (falls vorhanden) und alle technischen Einschränkungen wie bevorzugte Sprache oder Framework mit. Je mehr Details Sie angeben, desto schneller kann die Arbeit beginnen.

Der Chatbot kann mit LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 oder OpenAI-Modellen erstellt werden. Wenn Sie unsicher sind, welches für Ihren Anwendungsfall am besten geeignet ist, erwähnen Sie Ihre Anforderungen im Bestell-Chat und es wird eine Empfehlung abgegeben.

Ja – alle drei Stufen beinhalten den vollständigen Quellcode. Die Premium-Stufe enthält zusätzlich detaillierte Inline-Code-Kommentare, die es Ihren eigenen Entwicklern erleichtern, die Codebasis zu warten und zu erweitern.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ermöglicht es dem Chatbot, Ihre eigenen Dokumente, Datenbanken oder Wissensdatenbanken in Echtzeit abzufragen, bevor er eine Antwort generiert. Wenn der Chatbot Fragen basierend auf Ihren spezifischen Daten und nicht auf allgemeinem Wissen beantworten soll, benötigen Sie RAG – die Boost- und Premium-Stufen decken dies ab.

Die Kern-Frameworks sind LangChain und LlamaIndex, mit FastAPI oder Express als Middleware. Für die Vektorspeicherung können Pinecone, Chroma oder ElasticSearch verwendet werden. Unterstützte lokale Datenbanken umfassen MySQL und MongoDB. Lokale LLM-Tools wie Ollama, LM Studio, CPP-Method und GPT4All sind in der Premium-Stufe verfügbar.

Die Basic- und Boost-Stufen beinhalten 2 Überarbeitungen; die Premium-Stufe beinhaltet 1 Überarbeitung. Eine Überarbeitung umfasst Anpassungen an der gelieferten Version basierend auf Feedback – sie umfasst keine neuen Funktionen oder eine Änderung des Kernumfangs. Zusätzliche Überarbeitungen können als Add-on erworben werden.

Ja. Der Chatbot basiert auf FastAPI- oder Express-Middleware, was die Integration über API in Webanwendungen, interne Tools oder andere Plattformen vereinfacht. Spezifische Integrationsanforderungen sollten im Voraus mitgeteilt werden, damit sie korrekt erfasst werden können.

Sie erhalten eine Nachricht mit der Bitte um Ihre Projektdetails. Sobald alle erforderlichen Informationen vorliegen, beginnt die Arbeit. Alle Fragen während der Entwicklung werden über den Order-Chat gestellt. Die Lieferung erfolgt über den Order-Manager.

Kundenbewertungen

Sehen Sie, was unsere Kunden über dieses Zinn sagen

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1 Bewertung
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Vielen Dank für die großartige Arbeit, die Sie mir geliefert haben.

Nur angemeldete Kunden, die dieses Produkt gekauft haben, dürfen eine Bewertung hinterlassen.

Kategorien

Zinner Richtlinien

Erstellen Sie einen fein abgestimmten AI Rag Chatbot mit LLMs

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Optionen & Bestellung

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