Obtenga un agente de IA listo para su uso en producción, basado en LangChain, LangGraph y, a su elección, OpenAI o un modelo de lenguaje grande (LLM) de código abierto local, que incluye el código fuente, la documentación y una interfaz de usuario operativa.
Construiré Agentes de IA Personalizados y Aplicaciones RAG
Un agente de IA operativo integrado con el modelo de lenguaje grande (LLM) que usted elija, con autenticación y código fuente: la base imprescindible.
- Integración de modelo AI LLM (API de OpenAI o LLM local como LLaMA 3 / Mistral)
- Incluye autenticación de usuarios
- Configuración del backend de FastAPI
- Frontend en React.js / Tailwind o Streamlit
- Se ha entregado el código fuente completo
- Se incluye la documentación de instalación
Todo lo incluido en Starter, además de un proceso de Generación potenciada por la recuperación, para que su agente pueda razonar a partir de sus propios documentos y datos.
- Se incluyen todas las funciones del plan Starter
- Proceso de Generación potenciada por la recuperación (RAG) basado en sus documentos o en su base de conocimientos
- Integración de Vector Store para obtener respuestas precisas y en tiempo real
- Backend de FastAPI con puntos de conexión RAG
- 2 rondas de revisiones
- Código fuente completo y documentación
La solución completa: integración con RAG, CRM o bases de datos, y un recorrido conversacional predefinido para interacciones guiadas y preparadas para el ámbito empresarial.
- Se incluyen todas las funciones del nivel RAG Agent
- Integración con un CRM o una base de datos para el acceso a datos en tiempo real
- Recorrido conversacional predefinido para interacciones estructuradas con el usuario
- Flujo de trabajo multiagente o avanzado de LangGraph, cuando proceda
- 3 rondas de revisiones
- Código fuente completo, instrucciones de implementación y documentación
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Detalles clave sobre este servicio para ayudarte a decidir. Generado por Zinn Hub, no por el vendedor.
Posición de Valor
Pila de marcos de IA
Flexibilidad del Máster en Derecho (LLM)
Disponibilidad de RAG
Asistencia técnica para el front-end
Lo que recibirás
Descripción completa
Si su empresa necesita un agente de IA inteligente que realmente funcione —uno que responda a preguntas, recupere información de sus propios datos, automatice los flujos de trabajo o gestione las conversaciones con los clientes—, este es el servicio que necesita.
Construida por un ingeniero de IA full-stack con sede en Londres, cada solución se desarrolla a medida utilizando LangChain, LangGraph, LangSmith y FastAPI. Ya sea que desee utilizar la API de OpenAI o mantener todo privado con un modelo de código abierto local como LLaMA 3 o Mistral, su agente se configura según sus requisitos exactos.
**Lo que recibes:**
Cada proyecto incluye un agente de IA totalmente operativo integrado con el modelo de lenguaje grande (LLM) que elija, autenticación de usuarios, código fuente completo y documentación de configuración. Dependiendo del paquete que seleccione, la entrega también puede incluir un proceso de generación aumentada por recuperación (RAG) entrenado con sus propios documentos, un recorrido conversacional predefinido para interacciones guiadas y una integración completa con un CRM o una base de datos.
La interfaz de usuario está disponible en React.js con Tailwind CSS o como interfaz de Streamlit, según lo que mejor se adapte a la pila tecnológica de su equipo. El backend se aloja mediante una aplicación FastAPI, que puede implementarse en su propio servidor o en una plataforma en la nube.
**Cómo funciona el proceso:**
Una vez realizado el pedido, solo tiene que indicar sus requisitos, el modelo de IA (OpenAI o local) que prefiera y cualquier dato o documento con el que deba trabajar el agente. La comunicación, clara y directa, se lleva a cabo a través del chat del pedido. Recibirá actualizaciones periódicas, y las revisiones están incluidas en todos los niveles de servicio. Si es necesario aclarar algún aspecto antes de que comience el trabajo, se pondrán en contacto con usted de inmediato.
**Para quién es esto:**
Este servicio es ideal para startups y empresas consolidadas que deseen disponer de un servicio de atención al cliente basado en IA, agentes de base de conocimientos interna o automatización inteligente, sin tener que gestionar por sí mismas la complejidad de la infraestructura de IA. Es adecuado tanto para fundadores con perfil técnico que deseen un código fuente limpio y listo para su traspaso, como para equipos sin perfil técnico que simplemente necesiten una solución operativa con documentación que puedan seguir.
**Por qué trabajar con este vendedor:**
Zinn Digital es una empresa de ingeniería de IA con sede en London, especializada de principio a fin en IA generativa, chatbots personalizados, sistemas RAG y flujos de trabajo LangGraph multiagente. Cada proyecto se entrega con el código fuente completo: usted es propietario de lo que paga. Las soluciones se diseñan para integrarse en sistemas empresariales reales, no solo para demostrar una prueba de concepto.
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 | Iniciar el agente de IA | Agente de juegos de rol | Sistema completo de IA |
|---|---|---|---|
| Tiempo de Entrega | 7 días | 14 días | 21 días |
| Revisiones | 1 | 2 | 3 |
| Integración de modelo AI LLM (API de OpenAI o LLM local como LLaMA 3 / Mistral) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Incluye autenticación de usuario | ✓ | ✕ | ✕ |
| Configuración del backend de FastAPI | ✓ | ✕ | ✕ |
| Frontend en React.js / Tailwind o Streamlit | ✓ | ✕ | ✕ |
| Se ha entregado el código fuente completo | ✓ | ✕ | ✕ |
| Se incluye la documentación de instalación | ✓ | ✕ | ✕ |
| Se incluyen todas las funciones del plan Starter | ✕ | ✓ | ✕ |
| Proceso de Generación potenciada por la recuperación (RAG) basado en sus documentos o en su base de conocimientos | ✕ | ✓ | ✕ |
| Integración de Vector Store para obtener respuestas precisas y en tiempo real | ✕ | ✓ | ✕ |
| Backend de FastAPI con puntos de conexión RAG | ✕ | ✓ | ✕ |
| 2 rondas de revisiones | ✕ | ✓ | ✕ |
| Código fuente completo y documentación | ✕ | ✓ | ✕ |
| Se incluyen todas las funciones del nivel RAG Agent | ✕ | ✕ | ✓ |
| Integración con un CRM o una base de datos para el acceso a datos en tiempo real | ✕ | ✕ | ✓ |
| Recorrido conversacional predefinido para interacciones estructuradas con el usuario | ✕ | ✕ | ✓ |
| Flujo de trabajo multiagente o avanzado de LangGraph, cuando proceda | ✕ | ✕ | ✓ |
| 3 rondas de revisiones | ✕ | ✕ | ✓ |
| Código fuente completo, instrucciones de implementación y documentación | ✕ | ✕ | ✓ |
Portafolio
Ejemplos del trabajo del vendedor relacionados con este Zinn.
Cree agentes de IA personalizados y aplicaciones RAG
Cree agentes de IA personalizados y aplicaciones RAG
Información Adicional
Por Qué Elegirme
Herramientas que utilizo
Perfecto Para
Preguntas Frecuentes
Un Agente de IA es un programa inteligente que puede responder preguntas, recuperar información, automatizar flujos de trabajo repetitivos o manejar conversaciones con clientes, todo impulsado por un modelo de lenguaje de IA. Puede ser impulsado por la API de OpenAI (basada en la nube) o un modelo de código abierto local como LLaMA 3 o Mistral para una privacidad total de los datos.
La API de OpenAI está alojada en la nube, es rápida y requiere una clave de API; sus datos se procesan en los servidores de OpenAI. Un LLM local (como LLaMA 3, Mistral o Vicuna) se ejecuta en su propia máquina o servidor privado, lo que significa que no salen datos de su entorno y no hay costos de API continuos. La elección correcta depende de sus requisitos de privacidad e infraestructura.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina una búsqueda basada en vectores en sus propios documentos con un modelo de IA generativa. En lugar de que la IA haga conjeturas o alucine, recupera información precisa directamente de su base de conocimientos antes de generar una respuesta. Esto resulta esencial para los agentes de atención al cliente, las preguntas frecuentes internas y cualquier situación en la que la precisión sea importante.
Una vez realizado su pedido, le rogamos que nos facilite: los requisitos y objetivos de su proyecto, el modelo de lenguaje grande (LLM) que prefiera (clave de la API de OpenAI o modelo local), cualquier documento o dato con el que deba trabajar el agente (para proyectos RAG) y el frontend que prefiera (React.js o Streamlit). Si hay algún aspecto que no le quede claro, nos pondremos en contacto con usted a través del chat del pedido antes de comenzar el trabajo.
Sí. El backend está desarrollado con FastAPI y puede implementarse en su propio servidor o en una plataforma en la nube, lo que permite acceder al agente a través de una aplicación web o un punto final de API. El nivel Full AI System incluye de serie instrucciones para la implementación.
Sí, el código fuente completo se incluye en todos los planes. Usted obtendrá la titularidad plena de todo el código generado, junto con la documentación de configuración, para que su equipo pueda mantenerlo, ampliarlo o modificarlo de forma independiente.
Las revisiones están incluidas según lo establecido en cada paquete (1 para Starter, 2 para RAG Agent, 3 para Full AI System). Una revisión cubre ajustes al trabajo entregado según su informe original. Los cambios significativos en el alcance más allá de los requisitos acordados se tratarían como una nueva solicitud y se discutirían a través del chat del pedido.
Las interfaces de usuario pueden desarrollarse en React.js con Tailwind CSS, HTML/CSS/JavaScript sin marcos, o Streamlit, en función de sus preferencias y de la complejidad de la interfaz requerida. Esto se confirma durante la reunión inicial para definir los requisitos.
Reseñas de Clientes
Mira lo que nuestros clientes dicen sobre este Zinn
Un excelente profesional, me asistió en varios proyectos más.
Ha sido un auténtico placer trabajar con Syed. No solo entendió claramente mis necesidades, sino que además entregó el proyecto a tiempo y con una calidad excepcional. A lo largo de todo el proceso, se mostró paciente, atento y receptivo ante cada cambio que le solicité. Su comunicación fue excelente y se aseguró constantemente de que yo quedara satisfecho en cada fase del trabajo. Syed demostró profesionalidad, una sólida ética de trabajo, atención al detalle y una gran capacidad para resolver problemas. Me impresionó su dedicación y su compromiso para ofrecer resultados sobresalientes. Recomendaría encarecidamente a Syed a cualquiera que desee contratar a un profesional fiable y cualificado.
Syed realizó un trabajo excepcional para ser un miembro del RAG. Se mostró extremadamente atento y preciso, y siempre se aseguraba de comprender plenamente los requisitos antes de seguir adelante. La comunicación fue fluida y profesional a lo largo de todo el proyecto. Muy recomendable: ¡sin duda volvería a trabajar con él!
Zain entregó un MVP excepcional para la plataforma CareAs AI. Completó todos los hitos 1 a 4 exactamente según los criterios de aceptación e incluso corrigió elementos que se me habían pasado. Construyó un sólido backend de FastAPI, un motor confiable de planes de atención RAG con citas, verificaciones de reglas clínicas y una interfaz de usuario React limpia con 22 páginas. La implementación en Azure fue fluida con CI/CD, Blob Storage, configuraciones seguras y cambio de modelo. La comunicación fue clara, hizo demostraciones frecuentes, resolvió problemas rápidamente y comprendió las necesidades de los hogares de cuidado del Reino Unido y la CQC. Profesional, hábil, y estoy feliz de trabajar con él nuevamente en futuras funciones.
Me encanta trabajar con él.
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