Kumuha ng bespoke, retrieval-augmented AI chatbot na binuo sa Python gamit ang LangChain, LlamaIndex at ang sarili mong data — mula sa isang simpleng conversational bot hanggang sa isang ganap na fine-tuned, source-code-delivered na solusyon.
Gagawa Ako ng Custom AI RAG Chatbot Gamit ang LangChain at Python
Isang simple, functional na AI chatbot na may kasamang source code.
- Simpleng chatbot na may pangunahing functionality ng pag-uusap
- Binuo sa Python gamit ang LangChain o LlamaIndex
- Pagpipilian ng LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 o OpenAI)
- Buong source code na naihatid
- FastAPI o Express middleware integration
- 2 kasama ang mga rebisyon
Isang custom na AI chatbot na may RAG sa iyong sariling dataset, pinalawig na delivery window.
- Custom AI chatbot na iniayon sa iyong niche o kaso ng paggamit
- RAG pipeline implemented sa iyong custom dataset
- Pagsasama ng database ng vector (Pinecone, Chroma, ElasticSearch o katulad)
- Suporta sa lokal na database (MySQL, MongoDB o katulad)
- Buong source code na naihatid
- 2 kasama ang mga rebisyon
Isang ganap na fine-tuned na RAG chatbot sa iyong custom na dataset na may detalyadong mga komento sa code.
- Pinong-tono na chatbot na nakahanay sa iyong partikular na niche at custom dataset
- Buong RAG pipeline na may advanced na LLM integration
- Vector at lokal na integrasyon ng database
- Local LLM tooling support (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All)
- Buong source code na may detalyadong inline code comments
- 1 kasama ang rebisyon
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
Uri ng Arkitektura
Mga Opsyon sa LLM
Pagmamay-ari at Code
Pinakamahusay Para sa
Ano ang Matatanggap Mo
Buong Deskripsyon
Kailangan mo ng intelligent chatbot na talagang nakakaintindi sa iyong data, iyong niche at iyong mga user — hindi isang generic na off-the-shelf na widget. Iyan mismo ang inihahatid ng serbisyong ito: isang custom-built na AI chatbot na pinapagana ng Retrieval-Augmented Generation (RAG), na ginawa sa Python ng isang AI development team na nakabase sa London na may malalim na kadalubhasaan sa LangChain, LlamaIndex at malalaking modelo ng wika.
Nagsisimula ka man mula sa simula na may simpleng conversational interface o kailangan mo ng sopistikadong RAG pipeline na kumukuha ng sarili mong proprietary dataset, sakop ng serbisyong ito ang buong spectrum. Ang bawat deliverable ay may kasamang malinis, gumaganang source code kaya pagmamay-ari mo ang binayaran mo.
**Ano ang Maaari Mong Ipagawa**
- Simpleng chatbot na may pangunahing functionality ng pag-uusap
- Custom AI chatbot na iniayon sa iyong use case o niche
- RAG-implemented chatbot na sinanay sa iyong sariling custom dataset
- Fine-tuned chatbot na nakahanay sa isang partikular na domain o audience
**Magagamit na LLMs**
Ang iyong chatbot ay maaaring itayo sa anumang modelo na pinakaangkop sa iyong mga pangangailangan: LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2, o mga modelo ng OpenAI.
**Technical Stack**
- Wika: Python o Node
- Frameworks: LangChain, LlamaIndex
- Middleware: FastAPI o Express
- Vector Databases: Pinecone, Chroma, ElasticSearch o katulad
- Local Databases: MySQL, MongoDB o katulad
- Local LLM Tools: Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All
Ang lawak ng tooling na ito ay nangangahulugang ang arkitektura ay pinili upang magkasya sa iyong proyekto — hindi ang kabaligtaran.
**Paano Gumagana ang Proseso**
Pagkatapos mong ilagay ang iyong order, ibahagi ang iyong project brief at anumang dataset, dokumento o kinakailangan sa pamamagitan ng order chat. Susuriin ng team ang lahat, kumpirmahin ang saklaw at magsisimulang magtrabaho. Kung may anumang hindi malinaw, direktang makikipag-ugnayan sa iyo sa pamamagitan ng order manager. Kasama sa paghahatid ang buong source code, at ang Premium tier ay nagdaragdag ng detalyadong inline code comments upang ang iyong sariling mga developer ay makapagpanatili at makapagpalawak ng codebase nang may kumpiyansa.
**Para Kanino Ito**
- Mga founder at product team na gustong mag-embed ng AI chat sa kanilang platform
- Mga negosyo na nangangailangan ng chatbot na sinanay sa internal na dokumentasyon, FAQs o proprietary knowledge bases
- Mga developer na gustong ng matibay na pundasyon ng RAG na maaari nilang pagtayuan
- Sinumang nag-e-explore ng LLM-powered automation sa isang partikular na niche
May ideya sa proyekto? Ibahagi ito sa pamamagitan ng order chat at makikipagtulungan ang team sa iyo upang maisakatuparan ito.
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 | Basic | Palakasin | Premium |
|---|---|---|---|
| Oras ng Paghahatid | 2 araw | 3 araw | 5 araw |
| Mga Pagbabago | 2 | 2 | 1 |
| Simpleng chatbot na may pangunahing functionality ng pag-uusap | ✓ | ✕ | ✕ |
| Binuo sa Python gamit ang LangChain o LlamaIndex | ✓ | ✕ | ✕ |
| Pagpipilian ng LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 o OpenAI) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Buong source code na naihatid | ✓ | ✓ | ✕ |
| FastAPI o Express middleware integration | ✓ | ✕ | ✕ |
| 2 kasama ang mga rebisyon | ✓ | ✓ | ✕ |
| Custom AI chatbot na iniayon sa iyong niche o use case | ✕ | ✓ | ✕ |
| RAG pipeline na ipinatupad sa iyong custom dataset | ✕ | ✓ | ✕ |
| Pagsasama ng vector database (Pinecone, Chroma, ElasticSearch o katulad) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Suporta sa lokal na database (MySQL, MongoDB o katulad) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Fine-tuned chatbot na nakahanay sa iyong partikular na niche at custom dataset | ✕ | ✕ | ✓ |
| Full RAG pipeline na may advanced LLM integration | ✕ | ✕ | ✓ |
| Pagsasama ng vector at lokal na database | ✕ | ✕ | ✓ |
| Suporta sa tooling ng Local LLM (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Buong source code na may detalyadong inline code comments | ✕ | ✕ | ✓ |
| 1 kasama ang rebisyon | ✕ | ✕ | ✓ |
Portfolio
Mga halimbawa ng trabaho ng nagbebenta na may kaugnayan sa Zinn na ito.
Bumuo ng Custom AI RAG Chatbot Gamit ang LangChain at Python
Bumuo ng Custom AI RAG Chatbot Gamit ang LangChain at Python
Karagdagang Impormasyon
Bakit Ako Piliin
Mga Tool na Ginagamit Ko
Perfect Para Sa
Mga Madalas Itanong
Mangyaring magbahagi ng malinaw na paglalarawan ng iyong mga kinakailangan sa proyekto, anumang dataset o dokumento na gusto mong sanayin ang chatbot, ang iyong ginustong LLM (kung mayroon ka), at anumang teknikal na limitasyon tulad ng ginustong wika o framework. Kung mas detalyado ang ibibigay mo, mas mabilis magsisimula ang trabaho.
Ang chatbot ay maaaring itayo gamit ang LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 o OpenAI models. Kung hindi ka sigurado kung alin ang pinakamahusay para sa iyong kaso ng paggamit, banggitin ang iyong mga kinakailangan sa chat ng order at isang rekomendasyon ang gagawin.
Oo — kasama sa lahat ng tatlong tier ang buong source code. Ang Premium tier ay karagdagang kasama ang detalyadong inline code comments, na nagpapadali para sa iyong sariling mga developer na mapanatili at mapalawak ang codebase.
Pinapayagan ng Retrieval-Augmented Generation (RAG) ang chatbot na magtanong sa iyong sariling mga dokumento, database o knowledge base sa real time bago bumuo ng tugon. Kung gusto mong sagutin ng chatbot ang mga tanong batay sa iyong partikular na data sa halip na pangkalahatang kaalaman, kailangan mo ng RAG — sakop ito ng mga tier ng Boost at Premium.
Ang mga pangunahing framework ay LangChain at LlamaIndex, na may FastAPI o Express bilang middleware. Para sa vector storage, maaaring gamitin ang Pinecone, Chroma o ElasticSearch. Ang mga lokal na database na sinusuportahan ay kinabibilangan ng MySQL at MongoDB. Ang mga lokal na LLM tooling tulad ng Ollama, LM Studio, CPP-Method at GPT4All ay available sa Premium tier.
Kasama sa Basic at Boost tiers ang 2 na rebisyon; ang Premium tier ay may kasamang 1 na rebisyon. Ang rebisyon ay sumasaklaw sa mga pagsasaayos sa naihatid na build batay sa feedback — hindi ito sumasaklaw sa mga bagong feature o pagbabago sa pangunahing saklaw. Maaaring bilhin ang mga karagdagang rebisyon bilang add-on.
Oo. Ang chatbot ay binuo gamit ang FastAPI o Express middleware, na ginagawang madali itong isama sa pamamagitan ng API sa mga web application, internal na tool o iba pang platform. Ang mga partikular na kinakailangan sa pagsasama ay dapat ibahagi nang maaga upang ma-scope nang tama ang mga ito.
Makakatanggap ka ng mensahe na humihingi ng mga detalye ng iyong proyekto. Kapag naibigay na ang lahat ng kinakailangang impormasyon, magsisimula na ang trabaho. Anumang katanungan sa panahon ng pagbuo ay itataas sa pamamagitan ng order chat. Ang paghahatid ay gagawin sa pamamagitan ng order manager.
Mga Review ng Customer
Tingnan kung ano ang sinasabi ng aming mga customer tungkol sa Zinn na ito
Salamat sa mahusay na trabaho na naihatid mo sa akin.
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
