Zinn Hub
0
Ձեր զամբյուղը
0

Մի հայացքից

Այս ծառայության հիմնական մանրամասները, որոնք կօգնեն ձեզ որոշում կայացնել: Ստեղծվել է Zinn Hub-ի կողմից, ոչ թե վաճառողի:

Ճարտարապետության տեսակը

RAG խողովակաշար
Retrieval-Augmented Generation - չաթբոտը իրական ժամանակում հարցում է կատարում ձեր սեփական տվյալներին՝ նախքան պատասխաններ ստեղծելը, ոչ թե պարզապես ընդհանուր LLM փաթեթավորում:

LLM տարբերակներ

6 Մատչելի մոդելներ
Ընտրեք LLaMA 2-ից, Gemini-ից, Claude-ից, Mistral-ից, Phi-2-ից կամ OpenAI-ից. ճարտարապետությունն ընտրվում է ձեր նախագծին համապատասխանելու համար, ոչ թե հակառակը:

Սեփականություն և կոդ

Ամբողջական աղբյուրի կոդը
Յուրաքանչյուր մակարդակ տրամադրում է ամբողջական աղբյուրի կոդը՝ դուք ամբողջությամբ տիրապետում եք դրան: Premium-ը ավելացնում է ներքին կոդի մեկնաբանություններ՝ ձեր մշակող թիմին հեշտ փոխանցելու համար:

Լավագույնը՝

Հիմնադիրներ և մշակող թիմեր
Հարմար է AI չաթը արտադրանքներում ներդնելու, ներքին փաստաթղթերից գիտելիքների բազայի բոտեր ստեղծելու կամ RAG հիմք ստեղծելու համար՝ ներքին ընդլայնման համար։

Ինչ կստանաք

Ձևաչափեր:
Աղբյուրի ֆայլեր
Պատվերով կոդ
Գրավոր հաշվետվություն
Առաքման եղանակը:
Պատվերների կառավարիչ
Նշումներ. Աղբյուրի կոդը կառաքվի որպես սեղմված արխիվ՝ պատվերի կառավարչի միջոցով: Պրեմիում մակարդակը ներառում է նաև մանրամասն ներքին կոդի մեկնաբանություններով տարբերակ: Եթե գնվել է գրավոր տեխնիկական ամփոփ հաշվետվության հավելում, ապա այն կառաքվի որպես առանձին փաստաթուղթ: Բոլոր ֆայլերը հստակ կնշվեն և կուղեկցվեն կարճ կարգավորման հրահանգներով պատվերի չաթում:

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

✓
Ստուգված մասնագետ
Յուրաքանչյուր Zinner վերանայվում և հաստատվում է հարթակին միանալուց առաջ:
✓
Որակյալ աշխատանքը երաշխավորված է
Բոլոր ծառայություններն ապահովված են մեր որակի ապահովման պարտավորությամբ:
✓
Ապահով վճարում
Ձեր վճարումը պաշտպանված է մինչև առաքված աշխատանքը հաստատելը:

Համեմատել փաթեթները

ԱռանձնահատկությունՀիմնականԽթանելՊրեմիում
Առաքման ժամանակը2 օր3 օր5 օր
Վերանայումներ221
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

Հիմնված է Լոնդոնում, Անգլիա:Մեծ Բրիտանիայում հիմնված AI մշակման թիմ, որը մատուցում է համաշխարհային կարգի RAG չաթբոտ լուծումներ:
Ամբողջական սկզբնական կոդի սեփականություն.Յուրաքանչյուր առաքում ներառում է ամբողջական սկզբնական կոդը. դուք ամբողջությամբ տիրապետում եք դրան:
Լայն LLM և շրջանակային փորձաքննություն:LangChain, LlamaIndex, LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2, OpenAI և ավելին — ճիշտ գործիքն ընտրվում է ձեր նախագծի համար:

Գործիքներ, որոնք ես օգտագործում եմ

Լեզուներ և շրջանակներ:Python, Node, LangChain, LlamaIndex, FastAPI, Express
Վեկտորային և տեղական տվյալների բազաներ:Pinecone, Chroma, ElasticSearch, MySQL, MongoDB
Տեղական LLM գործիքներ.Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All

Կատարյալ է

Իդեալական հաճախորդներ.Հիմնադիրներ, ովքեր AI չաթ են ներդնում արտադրանքներում, բիզնեսներ, որոնք կարիք ունեն գիտելիքների բազայի չաթբոտերի, մշակողներ, ովքեր ցանկանում են ամուր RAG հիմք, թիմեր, որոնք ուսումնասիրում են նեղ LLM ավտոմատացում

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

5.0
1 վերանայում
5 ⭐
1
4 ⭐
0
3 ⭐
0
2 ⭐
0
1 ⭐
0

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

Կառուցեք ճշգրտված Ai Rag Chatbot՝ օգտագործելով Llms

Միայն մուտք գործած հաճախորդները, ովքեր գնել են այս ապրանքը, կարող են ակնարկ թողնել:

Ընտրանքներ և պատվեր

Ստացեք Zinn Hub հավելվածը

Ծանուցումներ · Ավելի արագ մուտք · Ամբողջ էկրան

Հպեք Կիսվել ձեր բրաուզերում

➜ Այնուհետև հպեք "Ավելացնել հիմնական էկրանին"