Ստացեք պատվերով, որոնման-ընդլայնված AI չաթբոտ՝ կառուցված Python-ով՝ օգտագործելով LangChain, LlamaIndex և ձեր սեփական տվյալները՝ պարզ խոսակցական բոտից մինչև ամբողջությամբ կարգավորված, աղբյուրի կոդով մատակարարվող լուծում:
Ես կստեղծեմ անհատականացված AI RAG չաթբոտ՝ LangChain-ի և Python-ի միջոցով
Պարզ, ֆունկցիոնալ AI չաթբոտ՝ ներառված աղբյուրի կոդով։
- Պարզ չաթբոտ՝ հիմնական խոսակցական ֆունկցիոնալությամբ
- Կառուցված է Python-ով՝ օգտագործելով LangChain կամ LlamaIndex
- LLM-ի ընտրություն (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 կամ OpenAI)
- Ամբողջական ելակետային կոդը առաքված է
- FastAPI կամ Express միջանկյալ ծրագրի ինտեգրում
- 2 վերանայումներ ներառված են
Հատուկ AI չաթբոտ՝ RAG-ով ձեր սեփական տվյալների հավաքածուի վրա, երկարաձգված առաքման ժամկետ։
- Պատվերով AI չաթբոտ՝ հարմարեցված ձեր նիշին կամ օգտագործման դեպքին
- RAG խողովակաշարը ներդրված է ձեր անհատական տվյալների հավաքածուի վրա
- Վեկտորային տվյալների բազայի ինտեգրում (Pinecone, Chroma, ElasticSearch կամ նմանատիպ)
- Տեղական տվյալների բազայի աջակցություն (MySQL, MongoDB կամ նմանատիպ)
- Ամբողջական ելակետային կոդը առաքված է
- 2 վերանայումներ ներառված են
Լիովին ճշգրտված RAG չաթ-բոտ ձեր անհատական տվյալների հավաքածուի վրա՝ մանրամասն կոդի մեկնաբանություններով։
- Լավ կարգավորված չաթբոտ՝ համապատասխանեցված ձեր կոնկրետ նիշին և հատուկ տվյալների հավաքածուին
- Ամբողջական RAG խողովակաշար՝ առաջադեմ LLM ինտեգրմամբ
- Վեկտորային և տեղական տվյալների բազայի ինտեգրում
- Տեղական LLM գործիքների աջակցություն (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All)
- Ամբողջական աղբյուրի կոդը մանրամասն ներքին կոդի մեկնաբանություններով
- 1 վերանայում ներառված է
Հարցնել անհատական առաջարկ
Մուտք գործեք՝ անհատական առաջարկ հարցնելու համար
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ այս Zinner-ից անհատական առաջարկ հարցնելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՀարց տալ մինչև վաճառքը
Մուտք գործեք՝ հարց տալու համար
Հարթակի սպամը նվազեցնելու համար մինչև վաճառքի հաղորդագրությունները կարող են ուղարկվել միայն մուտք գործած օգտատերերի կողմից։
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ անմիջապես այս Zinner-ին հաղորդագրություն ուղարկելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՊահանջվում է մուտք
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ այս Zinner-ին հաղորդագրություն ուղարկելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՊահանջվում է մուտք
Ստեղծեք անվճար հաշիվ կամ մուտք գործեք՝ անհատականացված առաջարկ խնդրելու համար։
Մուտք / ԳրանցումՄի հայացքից
Այս ծառայության հիմնական մանրամասները, որոնք կօգնեն ձեզ որոշում կայացնել: Ստեղծվել է Zinn Hub-ի կողմից, ոչ թե վաճառողի:
Արժեքային դիրք
Ճարտարապետության տեսակը
LLM տարբերակներ
Սեփականություն և կոդ
Լավագույնը՝
Ինչ կստանաք
Ամբողջական նկարագրություն
Ձեզ անհրաժեշտ է խելացի չաթբոտ, որն իրականում հասկանում է ձեր տվյալները, ձեր նիշը և ձեր օգտատերերին, այլ ոչ թե ընդհանուր պատրաստի վիդջեթ։ Սա հենց այն է, ինչ տրամադրում է այս ծառայությունը. հատուկ կառուցված AI չաթբոտ՝ սնուցվող Retrieval-Augmented Generation (RAG) տեխնոլոգիայով, որը ստեղծվել է Python-ով Լոնդոնում տեղակայված AI մշակման թիմի կողմից՝ LangChain-ի, LlamaIndex-ի և մեծ լեզվական մոդելների խորը փորձով։
Անկախ նրանից, թե դուք սկսում եք զրոյից պարզ խոսակցական ինտերֆեյսով, թե ձեզ անհրաժեշտ է բարդ RAG խողովակաշար, որը ներմուծում է ձեր սեփական տվյալների հավաքածուն, այս ծառայությունը ծածկում է ամբողջ սպեկտրը: Յուրաքանչյուր առաքվող ապրանք ուղարկվում է մաքուր, աշխատող ելակետային կոդով, այնպես որ դուք տիրապետում եք այն ամենին, ինչի համար վճարել եք:
**Ինչ կարող եք ստեղծել**
- Պարզ չաթբոտ՝ հիմնական խոսակցական ֆունկցիոնալությամբ
- Պատվերով AI չաթբոտ՝ հարմարեցված ձեր օգտագործման դեպքին կամ նիշին
- RAG-ով իրականացված չաթբոտ՝ մարզված ձեր սեփական տվյալների հավաքածուի վրա
- Ճշգրտված չաթբոտ՝ հարմարեցված կոնկրետ դոմենին կամ լսարանին
**Հասանելի LLM-ներ**
Ձեր չաթբոտը կարող է կառուցվել այն մոդելի վրա, որն առավելագույնս համապատասխանում է ձեր կարիքներին՝ LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 կամ OpenAI մոդելներ:
**Տեխնիկական կույտ**
- Լեզու՝ Python կամ Node
- Շրջանակներ՝ LangChain, LlamaIndex
- Միջանկյալ ծրագրակազմ՝ FastAPI կամ Express
- Վեկտորային տվյալների բազաներ՝ Pinecone, Chroma, ElasticSearch կամ նմանատիպ
- Տեղական տվյալների բազաներ՝ MySQL, MongoDB կամ նմանատիպ
- Տեղական LLM գործիքներ՝ Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All
Գործիքների այս լայնությունը նշանակում է, որ ճարտարապետությունը ընտրվում է ձեր նախագծին համապատասխանելու համար, այլ ոչ թե հակառակը:
**Ինչպես է աշխատում գործընթացը**
Պատվերը կատարելուց հետո կիսվեք ձեր նախագծի համառոտ նկարագրությամբ և ցանկացած տվյալների հավաքածուով, փաստաթղթերով կամ պահանջներով պատվերի չաթի միջոցով: Թիմը կվերանայի ամեն ինչ, կհաստատի շրջանակը և կսկսի աշխատել: Եթե որևէ բան պարզ չէ, ձեզ հետ կկապվեն անմիջապես պատվերի կառավարչի միջոցով: Առաքումը ներառում է ամբողջական ելակետային կոդը, իսկ Premium մակարդակը ավելացնում է մանրամասն ներքին կոդի մեկնաբանություններ, որպեսզի ձեր սեփական ծրագրավորողները կարողանան վստահորեն պահպանել և ընդլայնել կոդի բազան:
**Ում համար է սա**
- Հիմնադիրներ և արտադրանքի թիմեր, ովքեր ցանկանում են AI չաթ ներդնել իրենց հարթակում
- Բիզնեսներ, որոնց անհրաժեշտ է չաթբոտ՝ մարզված ներքին փաստաթղթերի, ՀՏՀ-ների կամ սեփական գիտելիքների բազաների վրա
- Մշակողներ, ովքեր ցանկանում են ամուր RAG հիմք, որի վրա կարող են կառուցել
- Ցանկացած մեկը, ով ուսումնասիրում է LLM-ի վրա հիմնված ավտոմատացումը որոշակի խորշում
Ունե՞ք նախագծի գաղափար։ Կիսվեք դրանով պատվերի չաթի միջոցով, և թիմը կաշխատի ձեզ հետ՝ այն իրականություն դարձնելու համար։
Zinner Որակի Երաշխիք
Յուրաքանչյուր Zinner վերանայվում և հաստատվում է հարթակին միանալուց առաջ:
Բոլոր ծառայություններն ապահովված են մեր որակի ապահովման պարտավորությամբ:
Ձեր վճարումը պաշտպանված է մինչև առաքված աշխատանքը հաստատելը:
Համեմատել փաթեթները
| Առանձնահատկություն | Հիմնական | Խթանել | Պրեմիում |
|---|---|---|---|
| Առաքման ժամանակը | 2 օր | 3 օր | 5 օր |
| Վերանայումներ | 2 | 2 | 1 |
| Պարզ չաթբոտ՝ հիմնական խոսակցական ֆունկցիոնալությամբ | ✓ | ✕ | ✕ |
| Կառուցված է Python-ով՝ օգտագործելով LangChain կամ LlamaIndex | ✓ | ✕ | ✕ |
| LLM-ի ընտրություն (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 կամ OpenAI) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Ամբողջական ելակետային կոդը առաքված է | ✓ | ✓ | ✕ |
| FastAPI կամ Express միջանկյալ ծրագրի ինտեգրում | ✓ | ✕ | ✕ |
| 2 վերանայումներ ներառված են | ✓ | ✓ | ✕ |
| Պատվերով AI չաթբոտ՝ հարմարեցված ձեր նիշին կամ օգտագործման դեպքին | ✕ | ✓ | ✕ |
| RAG խողովակաշարը ներդրված է ձեր հատուկ տվյալների հավաքածուի վրա | ✕ | ✓ | ✕ |
| Վեկտորային տվյալների բազայի ինտեգրում (Pinecone, Chroma, ElasticSearch կամ նմանատիպ) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Տեղական տվյալների բազայի աջակցություն (MySQL, MongoDB կամ նմանատիպ) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Ճշգրտված չաթբոտ՝ համապատասխանեցված ձեր հատուկ նիշային և անհատական տվյալների հավաքածուին | ✕ | ✕ | ✓ |
| Ամբողջական RAG խողովակաշար՝ առաջադեմ LLM ինտեգրումով | ✕ | ✕ | ✓ |
| Վեկտորային և տեղական տվյալների բազայի ինտեգրում | ✕ | ✕ | ✓ |
| Տեղական LLM գործիքների աջակցություն (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Ամբողջական ելակետային կոդ՝ մանրամասն ներքին կոդի մեկնաբանություններով | ✕ | ✕ | ✓ |
| 1 վերանայում ներառված է | ✕ | ✕ | ✓ |
Պորտֆոլիո
Վաճառողի աշխատանքի օրինակներ՝ կապված այս Zinn-ի հետ։

Կառուցեք մաքսային AI RAG չաթբոտ LangChain-ի և Python-ի միջոցով


Կառուցեք մաքսային AI RAG չաթբոտ LangChain-ի և Python-ի միջոցով

Լրացուցիչ տեղեկություններ
Ինչու ընտրել ինձ
Գործիքներ, որոնք ես օգտագործում եմ
Կատարյալ է
Հաճախ տրվող հարցեր
Խնդրում ենք կիսվել ձեր նախագծի պահանջների հստակ նկարագրությամբ, ցանկացած տվյալների հավաքածուներով կամ փաստաթղթերով, որոնց վրա ցանկանում եք, որ չաթբոտը մարզվի, ձեր նախընտրած LLM-ով (եթե ունեք), և ցանկացած տեխնիկական սահմանափակումներով, ինչպիսիք են նախընտրելի լեզուն կամ շրջանակը: Որքան շատ մանրամասներ տրամադրեք, այնքան արագ կսկսվի աշխատանքը:
Չաթբոտը կարող է կառուցվել LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 կամ OpenAI մոդելների միջոցով: Եթե վստահ չեք, թե որն է լավագույնը ձեր օգտագործման դեպքի համար, նշեք ձեր պահանջները պատվերի չաթում, և առաջարկություն կտրվի:
Այո, բոլոր երեք մակարդակները ներառում են ամբողջական աղբյուրի կոդը: Premium մակարդակը լրացուցիչ ներառում է մանրամասն ներքին կոդի մեկնաբանություններ, ինչը հեշտացնում է ձեր սեփական մշակողների համար կոդի բազան պահպանելը և ընդլայնելը:
Retrieval-Augmented Generation (RAG)-ը թույլ է տալիս չաթբոտին իրական ժամանակում հարցումներ կատարել ձեր սեփական փաստաթղթերին, տվյալների բազաներին կամ գիտելիքների բազաներին՝ նախքան պատասխան ստեղծելը: Եթե ցանկանում եք, որ չաթբոտը պատասխանի հարցերին՝ հիմնվելով ձեր կոնկրետ տվյալների վրա, այլ ոչ թե ընդհանուր գիտելիքների, ապա ձեզ անհրաժեշտ է RAG. Boost և Premium մակարդակները ծածկում են սա:
Հիմնական շրջանակներն են LangChain-ը և LlamaIndex-ը, FastAPI-ի կամ Express-ի հետ՝ որպես միջանկյալ ծրագրակազմ: Վեկտորային պահեստավորման համար կարող են օգտագործվել Pinecone, Chroma կամ ElasticSearch: Աջակցվող տեղական տվյալների բազաները ներառում են MySQL և MongoDB: Տեղական LLM գործիքները, ինչպիսիք են Ollama, LM Studio, CPP-Method և GPT4All, հասանելի են Premium մակարդակում:
Հիմնական և Boost մակարդակները ներառում են 2 վերանայում; Premium մակարդակը ներառում է 1 վերանայում: Վերանայումը ներառում է առաքված կառուցվածքի ճշգրտումներ՝ հիմնված հետադարձ կապի վրա. այն չի ներառում նոր գործառույթներ կամ հիմնական շրջանակի փոփոխություն: Լրացուցիչ վերանայումները կարող են ձեռք բերվել որպես հավելում:
Այո։ Չաթբոտը կառուցված է FastAPI կամ Express միջանկյալ ծրագրաշարով, ինչը հեշտացնում է API-ի միջոցով ինտեգրումը վեբ հավելվածներին, ներքին գործիքներին կամ այլ հարթակներին։ Ինտեգրման հատուկ պահանջները պետք է նախապես ներկայացվեն, որպեսզի դրանք ճիշտ գնահատվեն։
Դուք կստանաք հաղորդագրություն՝ ձեր նախագծի մանրամասները հարցնելու համար: Անհրաժեշտ բոլոր տեղեկությունները տրամադրելուց հետո աշխատանքը կսկսվի: Մշակման ընթացքում ցանկացած հարց կբարձրացվի պատվերի չաթի միջոցով: Առաքումը կկատարվի պատվերի կառավարչի միջոցով:
Հաճախորդների ակնարկներ
Տեսեք, թե ինչ են ասում մեր հաճախորդները այս Zinn-ի մասին
Շնորհակալություն այն հիանալի աշխատանքի համար, որը դուք ինձ մատուցել եք:
Միայն մուտք գործած հաճախորդները, ովքեր գնել են այս ապրանքը, կարող են ակնարկ թողնել:
Կատեգորիաներ
Zinner Քաղաքականություն
Առնչվող Zinns








