Kumuha ng production-ready AI agent na pinapagana ng LangChain, LangGraph, at ang iyong pinili ng OpenAI o isang lokal na open-source LLM — kumpleto sa source code, dokumentasyon, at isang gumaganang frontend.
Gagawa Ako ng Mga Custom na AI Agent at RAG Application
Isang gumaganang AI agent na isinama sa iyong napiling LLM, na may authentication at source code — ang mahalagang pundasyon.
- AI LLM model integration (OpenAI API o lokal na LLM tulad ng LLaMA 3 / Mistral)
- Kasama ang pagpapatunay ng user
- FastAPI backend setup
- Frontend sa React.js / Tailwind o Streamlit
- Buong source code na ibinigay
- Kasama ang dokumentasyon ng setup
Lahat ng nasa Starter plus isang Retrieval-Augmented Generation pipeline upang ang iyong ahente ay mag-isip sa iyong sariling mga dokumento at data.
- Kasama ang lahat ng feature ng Starter tier
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline na binuo sa iyong mga dokumento o knowledge base
- Pagsasama ng vector store para sa tumpak, real-time na mga tugon
- FastAPI backend na may RAG endpoints
- 2 rounds ng mga rebisyon
- Buong source code at dokumentasyon
Ang kumpletong solusyon: RAG, CRM o database integration, at isang pre-set na conversational journey para sa ginabayang, handa-sa-negosyong interaksyon.
- Kasama ang lahat ng feature ng RAG Agent tier
- CRM o database integration para sa live data access
- Pre-set na paglalakbay sa pag-uusap para sa structured na interaksyon ng user
- Multi-agent o advanced na LangGraph workflow kung naaangkop
- 3 rounds ng mga rebisyon
- Buong source code, gabay sa deployment, at dokumentasyon
Humiling ng Custom na Alok
Mag-log In para Humiling ng Custom na Alok
Gumawa ng libreng account o mag-log in para humiling ng personalized na alok mula sa Zinner na ito.
Mag-log In / MagrehistroMagtanong ng Pre-Sale Question
Mag-log In para Magtanong
Upang mabawasan ang spam sa platform, ang mga mensahe bago ang pagbebenta ay maaari lamang ipadala ng mga naka-log in na user.
Gumawa ng libreng account o mag-log in para direktang mag-mensahe sa Zinner na ito.
Mag-log In / MagrehistroKinakailangan ang pag-log in
Gumawa ng libreng account o mag-log in para mag-message sa Zinner na ito.
Mag-log In / MagrehistroKinakailangan ang pag-log in
Gumawa ng libreng account o mag-log in para humiling ng personalized na alok.
Mag-log In / MagrehistroSa Isang Sulyap
Mga pangunahing detalye tungkol sa serbisyong ito upang matulungan kang magpasya. Binuo ng Zinn Hub, hindi ng nagbebenta.
Posisyon ng Halaga
AI Framework Stack
LLM Flexibility
RAG Availability
Suporta sa Frontend
Ano ang Matatanggap Mo
Buong Deskripsyon
Kung kailangan ng iyong negosyo ng isang matalinong AI agent na talagang gumagana — isa na sumasagot sa mga tanong, kumukuha ng impormasyon mula sa iyong sariling data, nag-a-automate ng mga workflow, o humahawak ng mga pag-uusap sa customer — ito ang serbisyo para sa iyo.
Binuo ng isang full-stack AI engineer na nakabase sa London, ang bawat solusyon ay custom-developed gamit ang LangChain, LangGraph, LangSmith, at FastAPI. Kung gusto mong gamitin ang OpenAI API o panatilihing pribado ang lahat gamit ang isang lokal na open-source na modelo tulad ng LLaMA 3 o Mistral, ang iyong ahente ay naka-configure sa iyong eksaktong mga kinakailangan.
**Ang iyong matatanggap:**
Bawat engagement ay may kasamang ganap na gumaganang AI agent na isinama sa iyong napiling LLM, user authentication, kumpletong source code, at setup documentation. Depende sa package na pipiliin mo, ang iyong delivery ay maaari ring magsama ng Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline na sinanay sa iyong sariling mga dokumento, isang pre-set na conversational journey para sa guided interactions, at buong CRM o database integration.
Available ang frontend delivery sa React.js na may Tailwind CSS o bilang isang Streamlit interface — alinman ang nababagay sa stack ng iyong team. Ang backend ay inihahatid sa pamamagitan ng isang FastAPI application, na maaaring i-deploy sa iyong sariling server o cloud platform.
**Paano gumagana ang proseso:**
Pagkatapos ilagay ang iyong order, ibahagi lamang ang iyong mga kinakailangan, ang iyong gustong LLM (OpenAI o lokal), at anumang data o dokumento na dapat gamitin ng ahente. Ang malinaw at direktang komunikasyon ay nangyayari sa pamamagitan ng order chat. Makakatanggap ka ng regular na update, at kasama ang mga rebisyon sa bawat tier. Kung may kailangang linawin bago magsimula ang trabaho, makikipag-ugnayan sa iyo kaagad.
**Para kanino ito:**
Ang serbisyong ito ay perpekto para sa mga startup at itinatag na negosyo na gustong magkaroon ng suporta sa customer na pinapagana ng AI, mga ahente ng panloob na kaalaman, o matalinong automation — nang hindi kinakailangang pamahalaan ang pagiging kumplikado ng imprastraktura ng AI mismo. Ito ay angkop para sa mga teknikal na founder na gustong magkaroon ng malinis, handa nang ipasa na source code, pati na rin sa mga hindi teknikal na team na nangangailangan lamang ng gumaganang solusyon na may dokumentasyon na maaari nilang sundin.
**Bakit makikipagtulungan sa nagbebenta na ito:**
Zinn Digital ay isang London-based na AI engineering practice na nag-espesyalisa sa end-to-end generative AI, custom chatbots, RAG systems, at multi-agent LangGraph workflows. Bawat proyekto ay dine-deliver na may buong source code — ikaw ang may-ari ng kung ano ang iyong binabayaran. Ang mga solusyon ay binuo upang mag-integrate sa tunay na business systems, hindi lamang upang magpakita ng proof of concept.
Zinner Quality Guarantee
Bawat Zinner ay sinusuri at aprubado bago sumali sa platform.
Ang lahat ng serbisyo ay sinusuportahan ng aming pangako sa kalidad ng katiyakan.
Protektado ang iyong bayad hanggang sa aprubahan mo ang naihatid na trabaho.
Ihambing ang mga Package
| Tampok | Starter AI Agent | RAG Agent | Buong AI System |
|---|---|---|---|
| Oras ng Paghahatid | 7 araw | 14 araw | 21 araw |
| Mga Pagbabago | 1 | 2 | 3 |
| AI LLM model integration (OpenAI API o lokal na LLM tulad ng LLaMA 3 / Mistral) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Kasama ang pagpapatunay ng user | ✓ | ✕ | ✕ |
| FastAPI backend setup | ✓ | ✕ | ✕ |
| Frontend sa React.js / Tailwind o Streamlit | ✓ | ✕ | ✕ |
| Buong source code na ibinigay | ✓ | ✕ | ✕ |
| Kasama ang dokumentasyon ng setup | ✓ | ✕ | ✕ |
| Kasama ang lahat ng feature ng Starter tier | ✕ | ✓ | ✕ |
| Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipeline na binuo sa iyong mga dokumento o knowledge base | ✕ | ✓ | ✕ |
| Pagsasama ng vector store para sa tumpak, real-time na mga tugon | ✕ | ✓ | ✕ |
| FastAPI backend na may RAG endpoints | ✕ | ✓ | ✕ |
| 2 rounds ng rebisyon | ✕ | ✓ | ✕ |
| Buong source code at dokumentasyon | ✕ | ✓ | ✕ |
| Kasama ang lahat ng feature ng RAG Agent tier | ✕ | ✕ | ✓ |
| CRM o database integration para sa live data access | ✕ | ✕ | ✓ |
| Pre-set na conversational journey para sa structured user interactions | ✕ | ✕ | ✓ |
| Multi-agent o advanced na LangGraph workflow kung naaangkop | ✕ | ✕ | ✓ |
| 3 rounds ng rebisyon | ✕ | ✕ | ✓ |
| Buong source code, gabay sa deployment, at dokumentasyon | ✕ | ✕ | ✓ |
Portfolio
Mga halimbawa ng trabaho ng nagbebenta na may kaugnayan sa Zinn na ito.
Gumawa ng Custom AI Agents at RAG Applications
Gumawa ng Custom AI Agents at RAG Applications
Karagdagang Impormasyon
Bakit Ako Piliin
Mga Tool na Ginagamit Ko
Perfect Para Sa
Mga Madalas Itanong
Ang isang AI Agent ay isang intelligent na programa na maaaring sumagot ng mga tanong, kumuha ng impormasyon, mag-automate ng mga paulit-ulit na workflow, o humawak ng mga pag-uusap sa customer — lahat ay pinapatakbo ng isang AI language model. Maaari itong pinapatakbo ng OpenAI API (cloud-based) o isang lokal na open-source na modelo tulad ng LLaMA 3 o Mistral para sa buong privacy ng data.
Ang OpenAI API ay cloud-hosted, mabilis, at nangangailangan ng API key — ang iyong data ay pinoproseso sa mga server ng OpenAI. Ang isang lokal na LLM (tulad ng LLaMA 3, Mistral, o Vicuna) ay tumatakbo sa iyong sariling makina o pribadong server, na nangangahulugang walang data na umaalis sa iyong kapaligiran at walang patuloy na gastos sa API. Ang tamang pagpipilian ay depende sa iyong mga kinakailangan sa privacy at imprastraktura.
Pinagsasama ng RAG (Retrieval-Augmented Generation) ang isang vector-based na paghahanap sa iyong sariling mga dokumento na may generative AI model. Sa halip na hulaan o mag-hallucinate ang AI, kinukuha nito ang tumpak na impormasyon nang direkta mula sa iyong knowledge base bago bumuo ng tugon. Mahalaga ito para sa mga ahente ng suporta sa customer, panloob na FAQ, at anumang sitwasyon kung saan mahalaga ang katumpakan.
Pagkatapos ilagay ang iyong order, mangyaring ibahagi: ang iyong mga kinakailangan at layunin ng proyekto, ang iyong ginustong LLM (OpenAI API key o lokal na kagustuhan ng modelo), anumang dokumento o data na dapat gamitin ng ahente (para sa mga proyekto ng RAG), at ang iyong ginustong frontend (React.js o Streamlit). Kung may anumang hindi malinaw, makikipag-ugnayan sa iyo sa pamamagitan ng chat ng order bago magsimula ang trabaho.
Oo. Ang backend ay binuo gamit ang FastAPI at maaaring i-deploy sa iyong sariling server o cloud platform, na ginagawang accessible ang ahente sa pamamagitan ng web application o API endpoint. Ang Full AI System tier ay may kasamang gabay sa pag-deploy bilang pamantayan.
Oo — kasama ang buong source code sa bawat tier. Makakatanggap ka ng kumpletong pagmamay-ari ng lahat ng code na ginawa, kasama ang dokumentasyon ng setup upang ang iyong koponan ay makapagpanatili, makapagpalawak, o makapagbago nito nang independiyente.
Kasama ang mga rebisyon tulad ng nakasaad sa bawat package (1 para sa Starter, 2 para sa RAG Agent, 3 para sa Full AI System). Ang isang rebisyon ay sumasaklaw sa mga pagsasaayos sa naihatid na trabaho batay sa iyong orihinal na brief. Ang mga makabuluhang pagbabago sa saklaw na lampas sa napagkasunduang mga kinakailangan ay ituturing na isang bagong kahilingan at tatalakayin sa pamamagitan ng order chat.
Ang mga frontend ay maaaring itayo sa React.js na may Tailwind CSS, plain HTML/CSS/JavaScript, o Streamlit — depende sa iyong kagustuhan at sa pagiging kumplikado ng interface na kinakailangan. Ito ay kinukumpirma sa panahon ng paunang talakayan sa mga kinakailangan.
Mga Review ng Customer
Tingnan kung ano ang sinasabi ng aming mga customer tungkol sa Zinn na ito
Isang mahusay na propesyonal, tinulungan niya ako sa marami pang proyekto.
Tunay na kasiyahan ang makatrabaho si Syed. Hindi lamang niya malinaw na naunawaan ang aking mga kinakailangan kundi naihatid din niya ang proyekto sa oras na may pambihirang kalidad. Sa buong proseso, siya ay matiyaga, matulungin, at bukas sa bawat pagbabago na aking hiniling. Napakahusay ng kanyang komunikasyon, at patuloy niyang sinisiguro na ako ay nasisiyahan sa bawat yugto ng trabaho. Nagpakita si Syed ng propesyonalismo, matibay na etika sa trabaho, atensyon sa detalye, at mahusay na kakayahan sa paglutas ng problema. Humanga ako sa kanyang dedikasyon at pangako sa paghahatid ng mga natatanging resulta. Lubos kong irerekomenda si Syed sa sinumang naghahanap na kumuha ng maaasahan at bihasang propesyonal.
Si Syed ay gumawa ng isang natitirang trabaho para sa isang RAG. Siya ay lubos na matulungin, tumpak, at palaging sinisiguro na lubos na nauunawaan ang mga kinakailangan bago magpatuloy. Ang komunikasyon ay maayos at propesyonal sa buong proyekto. Lubos na inirerekomenda — tiyak na makikipagtulungan ako sa kanya muli!
Naghatid si Zain ng pambihirang MVP para sa platform ng CareAs AI. Nakumpleto niya ang lahat ng Milestones 1 hanggang 4 nang eksakto sa pamantayan ng pagtanggap at inayos pa ang mga item na nakalimutan ko. Nagtayo siya ng matibay na FastAPI backend, isang maaasahang RAG care-plan engine na may mga citation, clinical rule checks, at isang malinis na React UI na may 22 na mga pahina. Naging maayos ang pag-deploy ng Azure na may CI/CD, Blob Storage, secure na configs at pagpapalit ng modelo. Malinaw ang komunikasyon, madalas siyang nag-demo, mabilis na nalutas ang mga isyu, at naunawaan ang mga pangangailangan ng UK care home at CQC. Propesyonal, may kasanayan, at masaya akong makatrabaho siyang muli sa mga tampok sa hinaharap.
Mahal ko ang pagtrabaho sa kanya.
Tanging ang mga naka-log in na customer na nakabili ng produktong ito ang maaaring mag-iwan ng review.
Mga Kategorya
Mga Patakaran ng Zinner
Mga Kaugnay na Zinns
