Obtén un chatbot de IA personalizado con búsqueda aumentada, construido en Python usando LangChain, LlamaIndex y tus propios datos — desde un bot conversacional simple hasta una solución completamente ajustada y entregada con código fuente.
Construiré un Chatbot RAG de IA Personalizado con LangChain y Python
Un chatbot de IA sencillo y funcional que incluye el código fuente.
- Chatbot sencillo con funciones conversacionales básicas
- Desarrollado en Python utilizando LangChain o LlamaIndex
- Elección de LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 o OpenAI)
- Se ha entregado el código fuente completo
- Integración de middleware con FastAPI o Express
- 2 revisiones incluidas
Un chatbot de IA personalizado con RAG basado en su propio conjunto de datos, con un plazo de entrega ampliado.
- Chatbot de IA personalizado y adaptado a su nicho de mercado o caso de uso
- Flujo de trabajo RAG implementado en su conjunto de datos personalizado
- Integración de bases de datos vectoriales (Pinecone, Chroma, ElasticSearch o similares)
- Compatibilidad con bases de datos locales (MySQL, MongoDB o similares)
- Se ha entregado el código fuente completo
- 2 revisiones incluidas
Un chatbot RAG totalmente optimizado para su conjunto de datos personalizado, con comentarios detallados en el código.
- Chatbot optimizado y adaptado a su nicho específico y a su conjunto de datos personalizado
- Proceso RAG completo con integración avanzada de modelos de lenguaje grandes (LLM)
- Integración de bases de datos vectoriales y locales
- Compatibilidad con herramientas locales de modelos de lenguaje grande (LLM) (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All)
- Código fuente completo con comentarios detallados integrados en el código
- 1 revisión incluida
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Detalles clave sobre este servicio para ayudarte a decidir. Generado por Zinn Hub, no por el vendedor.
Posición de Valor
Tipo de arquitectura
Opciones del Máster en Derecho (LLM)
Propiedad y código
Mejor para
Lo que recibirás
Descripción completa
Necesita un chatbot inteligente que realmente comprenda sus datos, su nicho de mercado y a sus usuarios, y no una herramienta genérica y prefabricada. Eso es exactamente lo que ofrece este servicio: un chatbot de IA creado a medida y basado en la tecnología RAG (Retrieval-Augmented Generation), desarrollado en Python por un equipo de desarrollo de IA con sede en London y con amplia experiencia en LangChain, LlamaIndex y modelos de lenguaje a gran escala.
Tanto si parte de cero con una interfaz conversacional sencilla como si necesita un proceso RAG sofisticado que incorpore su propio conjunto de datos, este servicio abarca todo el espectro. Cada entrega incluye código fuente limpio y operativo, de modo que usted sea propietario de lo que ha pagado.
**Lo que puedes conseguir**
- Chatbot simple con funcionalidad conversacional básica
- Chatbot de IA personalizado adaptado a tu caso de uso o nicho
- Chatbot con implementación RAG entrenado con tu propio conjunto de datos personalizado
- Chatbot ajustado a un dominio o audiencia específicos
**LLMs disponibles**
Su chatbot puede construirse sobre el modelo que mejor se adapte a sus necesidades: LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 o modelos de OpenAI.
**Pila Tecnológica**
- Lenguaje: Python o Node
- Frameworks: LangChain, LlamaIndex
- Middleware: FastAPI o Express
- Bases de datos vectoriales: Pinecone, Chroma, ElasticSearch o similar
- Bases de datos locales: MySQL, MongoDB o similar
- Herramientas LLM locales: Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All
Esta amplia gama de herramientas permite elegir la arquitectura que mejor se adapte a su proyecto, y no al revés.
**Cómo funciona el proceso**
Después de realizar su pedido, comparta su resumen del proyecto y cualquier conjunto de datos, documentos o requisitos a través del chat del pedido. El equipo revisará todo, confirmará el alcance y se pondrá a trabajar. Si algo no está claro, se le contactará directamente a través del gestor de pedidos. La entrega incluye el código fuente completo, y el nivel Premium añade comentarios detallados en línea en el código para que sus propios desarrolladores puedan mantener y extender la base de código con confianza.
**Para quién es esto**
- Fundadores y equipos de producto que desean integrar el chat de IA en su plataforma
- Empresas que necesitan un chatbot entrenado con documentación interna, preguntas frecuentes o bases de conocimiento propietarias
- Desarrolladores que desean una base RAG sólida sobre la que puedan construir
- Cualquiera que explore la automatización impulsada por LLM en un nicho específico
¿Tiene alguna idea para un proyecto? Compártala a través del chat de pedidos y nuestro equipo colaborará con usted para hacerla realidad.
Garantía de Calidad Zinner
Cada Zinner es revisado y aprobado antes de unirse a la plataforma.
Todos los servicios están respaldados por nuestro compromiso de garantía de calidad.
Tu pago está protegido hasta que apruebes el trabajo entregado.
Comparar Paquetes
| Característica | Básico | Impulsar | Premium |
|---|---|---|---|
| Tiempo de Entrega | 2 días | 3 días | 5 días |
| Revisiones | 2 | 2 | 1 |
| Chatbot sencillo con funciones conversacionales básicas | ✓ | ✕ | ✕ |
| Desarrollado en Python utilizando LangChain o LlamaIndex | ✓ | ✕ | ✕ |
| Elección de LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 o OpenAI) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Se ha entregado el código fuente completo | ✓ | ✓ | ✕ |
| Integración de middleware con FastAPI o Express | ✓ | ✕ | ✕ |
| 2 revisiones incluidas | ✓ | ✓ | ✕ |
| Chatbot de IA personalizado y adaptado a su sector o caso de uso | ✕ | ✓ | ✕ |
| Flujo de trabajo RAG implementado en su conjunto de datos personalizado | ✕ | ✓ | ✕ |
| Integración de bases de datos vectoriales (Pinecone, Chroma, ElasticSearch o similares) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Compatibilidad con bases de datos locales (MySQL, MongoDB o similares) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Chatbot optimizado y adaptado a su nicho específico y a su conjunto de datos personalizado | ✕ | ✕ | ✓ |
| Proceso RAG completo con integración avanzada de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Integración de bases de datos vectoriales y locales | ✕ | ✕ | ✓ |
| Compatibilidad con herramientas locales de modelos de lenguaje grande (LLM) (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Código fuente completo con comentarios detallados integrados en el código | ✕ | ✕ | ✓ |
| 1 revisión incluida | ✕ | ✕ | ✓ |
Portafolio
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Preguntas Frecuentes
Le rogamos que nos facilite una descripción clara de los requisitos de su proyecto, los conjuntos de datos o documentos con los que desea que se entrene el chatbot, su modelo de lenguaje grande (LLM) preferido (si lo tiene) y cualquier restricción técnica, como el lenguaje o el marco de trabajo que prefiera. Cuantos más detalles nos facilite, antes podremos comenzar a trabajar.
El chatbot se puede construir utilizando modelos LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 o OpenAI. Si no está seguro de cuál es el mejor para su caso de uso, mencione sus requisitos en el chat del pedido y se le hará una recomendación.
Sí, los tres planes incluyen el código fuente completo. El plan Premium incluye, además, comentarios detallados en el propio código, lo que facilita a sus propios desarrolladores el mantenimiento y la ampliación del código.
La generación aumentada mediante recuperación (RAG) permite al chatbot consultar sus propios documentos, bases de datos o bases de conocimiento en tiempo real antes de generar una respuesta. Si desea que el chatbot responda a las preguntas basándose en sus datos específicos en lugar de en conocimientos generales, necesitará la RAG; los planes Boost y Premium incluyen esta función.
Los marcos principales son LangChain y LlamaIndex, con FastAPI o Express como middleware. Para el almacenamiento de vectores, se pueden utilizar Pinecone, Chroma o ElasticSearch. Entre las bases de datos locales compatibles se incluyen MySQL y MongoDB. En el nivel Premium se dispone de herramientas locales para modelos de lenguaje grande (LLM), como Ollama, LM Studio, CPP-Method y GPT4All.
Los niveles Básico y Boost incluyen 2 revisiones; el nivel Premium incluye 1 revisión. Una revisión cubre ajustes a la construcción entregada basados en la retroalimentación — no cubre nuevas características o un cambio en el alcance principal. Se pueden comprar revisiones adicionales como un complemento.
Sí. El chatbot está desarrollado con FastAPI o el middleware Express, lo que facilita su integración a través de una API en aplicaciones web, herramientas internas u otras plataformas. Los requisitos específicos de integración deben comunicarse desde el principio para que puedan evaluarse adecuadamente.
Recibirá un mensaje en el que se le solicitarán los detalles de su proyecto. Una vez facilitada toda la información necesaria, se iniciará el trabajo. Cualquier duda que surja durante el desarrollo se planteará a través del chat del pedido. La entrega se realizará a través del gestor de pedidos.
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Gracias por el excelente trabajo que me ha entregado.
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