Erhalten Sie einen maßgeschneiderten, retrieval-augmented KI-Chatbot, der in Python mit LangChain, LlamaIndex und Ihren eigenen Daten erstellt wurde – von einem einfachen Gesprächsbot bis zu einer vollständig optimierten, mit Quellcode gelieferten Lösung.
Ich werde einen benutzerdefinierten KI RAG Chatbot mit LangChain und Python erstellen
Ein einfacher, funktionaler KI-Chatbot mit Quellcode.
- Einfacher Chatbot mit grundlegender Konversationsfunktionalität
- In Python mit LangChain oder LlamaIndex erstellt
- Wahl des LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 oder OpenAI)
- Vollständiger Quellcode geliefert
- FastAPI- oder Express-Middleware-Integration
- 2 Überarbeitungen inklusive
Ein benutzerdefinierter KI-Chatbot mit RAG auf Ihrem eigenen Datensatz, verlängertes Lieferfenster.
- Maßgeschneiderter KI-Chatbot, zugeschnitten auf Ihre Nische oder Ihren Anwendungsfall
- RAG-Pipeline auf Ihrem benutzerdefinierten Datensatz implementiert
- Vektordatenbank-Integration (Pinecone, Chroma, ElasticSearch oder ähnliches)
- Lokale Datenbankunterstützung (MySQL, MongoDB oder ähnliches)
- Vollständiger Quellcode geliefert
- 2 Überarbeitungen inklusive
Ein vollständig fein abgestimmter RAG-Chatbot auf Ihrem benutzerdefinierten Datensatz mit detaillierten Codekommentaren.
- Fein abgestimmter Chatbot, der auf Ihre spezifische Nische und Ihren benutzerdefinierten Datensatz zugeschnitten ist
- Vollständige RAG-Pipeline mit fortgeschrittener 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 enthalten
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Wichtige Details zu diesem Service, um dir bei deiner Entscheidung zu helfen. Generiert von Zinn Hub, nicht vom Verkäufer.
Wertposition
Architekturtyp
LLM-Optionen
Eigentum & Code
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Was Sie erhalten
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
Jeder Zinner wird überprüft und genehmigt, bevor er die Plattform beitritt.
Alle Dienstleistungen sind durch unser Qualitätssicherungsversprechen abgedeckt.
Ihre Zahlung ist geschützt, bis Sie die erbrachte Arbeit genehmigen.
Pakete vergleichen
| Funktion | Basis | Boost | Premium |
|---|---|---|---|
| Lieferzeit | 2 Tage | 3 Tage | 5 Tage |
| Überarbeitungen | 2 | 2 | 1 |
| 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
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Einen benutzerdefinierten AI RAG Chatbot mit LangChain und Python erstellen


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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.
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