Obtenez un chatbot IA personnalisé et augmenté par récupération, développé en Python avec LangChain, LlamaIndex et vos propres données — d'un simple bot conversationnel à une solution complète et affinée avec code source livré.
Je vais construire un chatbot RAG IA personnalisé avec LangChain et Python
Un chatbot IA simple et fonctionnel avec code source inclus.
- Chatbot simple avec fonctionnalité de conversation de base
- Construit en Python en utilisant LangChain ou LlamaIndex
- Choix de LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 ou OpenAI)
- Code source complet livré
- Intégration middleware FastAPI ou Express
- 2 révisions incluses
Un chatbot IA personnalisé avec RAG sur votre propre ensemble de données, fenêtre de livraison étendue.
- Chatbot IA personnalisé adapté à votre niche ou cas d'usage
- Pipeline RAG implémenté sur votre ensemble de données personnalisé
- Intégration de base de données vectorielle (Pinecone, Chroma, ElasticSearch ou similaire)
- Support de base de données local (MySQL, MongoDB ou similaire)
- Code source complet livré
- 2 révisions incluses
Un chatbot RAG entièrement affiné sur votre ensemble de données personnalisé avec des commentaires de code détaillés.
- Chatbot affiné et aligné sur votre niche spécifique et votre ensemble de données personnalisé
- Pipeline RAG complet avec intégration LLM avancée
- Intégration de bases de données vectorielles et locales
- Support d'outils LLM locaux (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All)
- Code source complet avec commentaires de code détaillés en ligne
- 1 révision incluse
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Connexion / InscriptionAperçu
Détails clés sur ce service pour vous aider à décider. Généré par Zinn Hub, pas par le vendeur.
Valeur Position
Type d'architecture
Options LLM
Propriété & Code
Meilleur pour
Ce que vous recevrez
Description complète
Vous avez besoin d'un chatbot intelligent qui comprend réellement vos données, votre niche et vos utilisateurs — pas un widget générique prêt à l'emploi. C'est exactement ce que ce service offre: un chatbot IA sur mesure alimenté par la génération augmentée de récupération (RAG), conçu en Python par une équipe de développement IA basée à London avec une expertise approfondie en LangChain, LlamaIndex et les grands modèles linguistiques.
Que vous commenciez de zéro avec une interface conversationnelle simple ou que vous ayez besoin d'un pipeline RAG sophistiqué ingérant votre propre ensemble de données propriétaire, ce service couvre l'ensemble du spectre. Chaque livrable est fourni avec un code source propre et fonctionnel afin que vous possédiez ce pour lequel vous avez payé.
**Ce que vous pouvez faire construire**
- Chatbot simple avec fonctionnalité conversationnelle de base
- Chatbot IA personnalisé adapté à votre cas d'utilisation ou à votre niche
- Chatbot implémenté RAG entraîné sur votre propre ensemble de données personnalisé
- Chatbot affiné aligné sur un domaine ou un public spécifique
**LLM disponibles**
Votre chatbot peut être construit sur le modèle qui correspond le mieux à vos besoins: LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 ou les modèles OpenAI.
**Pile technique**
- Langage: Python ou Node
- Frameworks: LangChain, LlamaIndex
- Middleware: FastAPI ou Express
- Bases de données vectorielles: Pinecone, Chroma, ElasticSearch ou similaire
- Bases de données locales: MySQL, MongoDB ou similaire
- Outils LLM locaux: Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All
Cette gamme d'outils signifie que l'architecture est choisie pour s'adapter à votre projet — et non l'inverse.
**Comment fonctionne le processus**
Après avoir passé votre commande, partagez votre brief de projet et toutes les données, documents ou exigences via le chat de commande. L'équipe examinera tout, confirmera la portée et se mettra au travail. Si quelque chose n'est pas clair, vous serez contacté directement via le gestionnaire de commande. La livraison comprend le code source complet, et le niveau Premium ajoute des commentaires de code détaillés en ligne afin que vos propres développeurs puissent maintenir et étendre la base de code en toute confiance.
**À qui s'adresse ce service**
- Fondateurs et équipes produit souhaitant intégrer un chat IA à leur plateforme
- Entreprises ayant besoin d'un chatbot entraîné sur leur documentation interne, leurs FAQ ou leurs bases de connaissances propriétaires
- Développeurs souhaitant une base RAG solide sur laquelle ils peuvent construire
- Toute personne explorant l'automatisation basée sur les LLM dans une niche spécifique
Vous avez une idée de projet? Partagez-la via le chat de commande et l'équipe travaillera avec vous pour la concrétiser.
Garantie de Qualité Zinner
Chaque Zinner est examiné et approuvé avant de rejoindre la plateforme.
Tous les services sont soutenus par notre engagement en matière d'assurance qualité.
Votre paiement est protégé jusqu'à ce que vous approuviez le travail livré.
Comparer les forfaits
| Caractéristique | Basique | Boost | Premium |
|---|---|---|---|
| Délai de livraison | 2 jours | 3 jours | 5 jours |
| Révisions | 2 | 2 | 1 |
| Chatbot simple avec fonctionnalité conversationnelle de base | ✓ | ✕ | ✕ |
| Construit en Python en utilisant LangChain ou LlamaIndex | ✓ | ✕ | ✕ |
| Choix de LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 ou OpenAI) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Code propre, structure d'en-têtes appropriée, pages prêtes pour les métadonnées et un plugin SEO installé et configuré sur chaque construction. | ✓ | ✓ | ✕ |
| Intégration de middleware FastAPI ou Express | ✓ | ✕ | ✕ |
| 2 révisions incluses | ✓ | ✓ | ✕ |
| Chatbot IA personnalisé adapté à votre niche ou cas d'usage | ✕ | ✓ | ✕ |
| Pipeline RAG implémenté sur votre ensemble de données personnalisé | ✕ | ✓ | ✕ |
| Intégration de base de données vectorielle (Pinecone, Chroma, ElasticSearch ou similaire) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Support de base de données locale (MySQL, MongoDB ou similaire) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Chatbot affiné aligné sur votre niche spécifique et votre ensemble de données personnalisé | ✕ | ✕ | ✓ |
| Pipeline RAG complet avec intégration LLM avancée | ✕ | ✕ | ✓ |
| Intégration de bases de données vectorielles et locales | ✕ | ✕ | ✓ |
| Support d'outils LLM locaux (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Code source complet avec commentaires détaillés en ligne | ✕ | ✕ | ✓ |
| 1 révision incluse | ✕ | ✕ | ✓ |
Portfolio
Exemples du travail du vendeur relatifs à ce Zinn.
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Outils que j'utilise
Parfait pour
Questions fréquemment posées
Veuillez fournir une description claire des exigences de votre projet, des ensembles de données ou des documents sur lesquels vous souhaitez que le chatbot soit entraîné, votre LLM préféré (si vous en avez un), et toute contrainte technique telle que la langue ou le framework préféré. Plus vous fournissez de détails, plus le travail pourra commencer rapidement.
Le chatbot peut être construit en utilisant les modèles LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 ou OpenAI. Si vous n'êtes pas sûr de celui qui convient le mieux à votre cas d'utilisation, mentionnez vos exigences dans le chat de commande et une recommandation sera faite.
Oui — les trois niveaux incluent le code source complet. Le niveau Premium inclut en outre des commentaires de code détaillés en ligne, ce qui facilite la maintenance et l'extension de la base de code par vos propres développeurs.
La génération augmentée par récupération (RAG) permet au chatbot d'interroger vos propres documents, bases de données ou bases de connaissances en temps réel avant de générer une réponse. Si vous souhaitez que le chatbot réponde à des questions basées sur vos données spécifiques plutôt que sur des connaissances générales, vous avez besoin de RAG — les niveaux Boost et Premium couvrent cela.
Les frameworks principaux sont LangChain et LlamaIndex, avec FastAPI ou Express comme middleware. Pour le stockage vectoriel, Pinecone, Chroma ou ElasticSearch peuvent être utilisés. Les bases de données locales prises en charge incluent MySQL et MongoDB. Les outils LLM locaux tels que Ollama, LM Studio, CPP-Method et GPT4All sont disponibles sur le niveau Premium.
Les niveaux Basic et Boost incluent 2 révisions; le niveau Premium inclut 1 révision. Une révision couvre les ajustements à la construction livrée en fonction des commentaires — elle ne couvre pas les nouvelles fonctionnalités ou un changement de portée principale. Des révisions supplémentaires peuvent être achetées en tant qu'add-on.
Oui. Le chatbot est construit avec le middleware FastAPI ou Express, ce qui le rend simple à intégrer via API dans des applications web, des outils internes ou d'autres plateformes. Les exigences d'intégration spécifiques doivent être partagées en amont afin qu'elles puissent être correctement définies.
Vous recevrez un message vous demandant les détails de votre projet. Une fois toutes les informations nécessaires fournies, le travail commence. Toutes les questions pendant le développement seront soulevées via le chat de commande. La livraison sera effectuée via le gestionnaire de commandes.
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Merci pour l'excellent travail que vous m'avez livré.
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