Ottieni un chatbot AI personalizzato e potenziato con recupero, costruito in Python usando LangChain, LlamaIndex e i tuoi dati — da un semplice bot conversazionale a una soluzione completamente ottimizzata e consegnata con codice sorgente.
Creerò un chatbot AI RAG personalizzato con LangChain e Python
Un chatbot AI semplice e funzionale con codice sorgente incluso.
- Chatbot semplice con funzionalità conversazionali di base
- Costruito in Python usando LangChain o LlamaIndex
- Scelta di LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 o OpenAI)
- Codice sorgente completo consegnato
- Integrazione middleware FastAPI o Express
- 2 revisioni incluse
Un chatbot AI personalizzato con RAG sul tuo set di dati, finestra di consegna estesa.
- Chatbot AI personalizzato adattato al tuo settore o caso d'uso
- Pipeline RAG implementata sul tuo set di dati personalizzato
- Integrazione di database vettoriali (Pinecone, Chroma, ElasticSearch o simili)
- Supporto database locale (MySQL, MongoDB o simile)
- Codice sorgente completo consegnato
- 2 revisioni incluse
Un chatbot RAG completamente ottimizzato sul tuo set di dati personalizzato con commenti dettagliati sul codice.
- Chatbot ottimizzato per la tua nicchia specifica e set di dati personalizzato
- Pipeline RAG completa con integrazione LLM avanzata
- Integrazione di database vettoriali e locali
- Supporto per strumenti LLM locali (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All)
- Codice sorgente completo con commenti dettagliati nel codice
- 1 revisione inclusa
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Dettagli chiave su questo servizio per aiutarti a decidere. Generato da Zinn Hub, non dal venditore.
Posizione di Valore
Tipo di architettura
Opzioni LLM
Proprietà e Codice
Migliore per
Cosa Riceverai
Descrizione Completa
Hai bisogno di un chatbot intelligente che comprenda realmente i tuoi dati, la tua nicchia e i tuoi utenti, non un widget generico pronto all'uso. Questo servizio offre esattamente questo: un chatbot AI personalizzato basato su Retrieval-Augmented Generation (RAG), creato in Python da un team di sviluppo AI con sede a Londra con profonda esperienza in LangChain, LlamaIndex e modelli linguistici di grandi dimensioni.
Sia che tu stia partendo da zero con una semplice interfaccia conversazionale o che tu abbia bisogno di una sofisticata pipeline RAG che ingerisca il tuo set di dati proprietario, questo servizio copre l'intero spettro. Ogni consegna include un codice sorgente pulito e funzionante, in modo che tu possieda ciò per cui hai pagato.
**Cosa puoi ottenere**
- Chatbot semplice con funzionalità conversazionali di base
- Chatbot AI personalizzato su misura per il tuo caso d'uso o nicchia
- Chatbot implementato con RAG addestrato sul tuo set di dati personalizzato
- Chatbot ottimizzato allineato a un dominio o pubblico specifico
**LLM disponibili**
Il tuo chatbot può essere costruito su qualsiasi modello si adatti meglio alle tue esigenze: LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 o modelli OpenAI.
**Stack Tecnico**
- Linguaggio: Python o Node
- Framework: LangChain, LlamaIndex
- Middleware: FastAPI o Express
- Database vettoriali: Pinecone, Chroma, ElasticSearch o simili
- Database locali: MySQL, MongoDB o simili
- Strumenti LLM locali: Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All
Questa ampiezza di strumenti significa che l'architettura viene scelta per adattarsi al tuo progetto — non il contrario.
**Come funziona il processo**
Dopo aver effettuato l'ordine, condividi il brief del tuo progetto e qualsiasi set di dati, documenti o requisiti tramite la chat dell'ordine. Il team esaminerà tutto, confermerà l'ambito e si metterà al lavoro. Se qualcosa non è chiaro, verrai contattato direttamente tramite il gestore dell'ordine. La consegna include il codice sorgente completo, e il livello Premium aggiunge commenti dettagliati nel codice in modo che i tuoi sviluppatori possano mantenere ed estendere la codebase con fiducia.
**A chi è rivolto**
- Fondatori e team di prodotto che desiderano integrare la chat AI nella loro piattaforma
- Aziende che necessitano di un chatbot addestrato su documentazione interna, FAQ o basi di conoscenza proprietarie
- Sviluppatori che desiderano una solida base RAG su cui costruire
- Chiunque stia esplorando l'automazione basata su LLM in una nicchia specifica
Hai un'idea per un progetto? Condividila tramite la chat dell'ordine e il team lavorerà con te per realizzarla.
Garanzia di Qualità Zinner
Ogni Zinner è revisionato e approvato prima di aderire alla piattaforma.
Tutti i servizi sono supportati dal nostro impegno di garanzia della qualità.
Il tuo pagamento è protetto fino a quando non approvi il lavoro consegnato.
Confronta Pacchetti
| Funzionalità | Basic | Boost | Premium |
|---|---|---|---|
| Tempo di consegna | 2 giorni | 3 giorni | 5 giorni |
| Revisioni | 2 | 2 | 1 |
| Chatbot semplice con funzionalità conversazionali di base | ✓ | ✕ | ✕ |
| Costruito in Python usando LangChain o LlamaIndex | ✓ | ✕ | ✕ |
| Scelta di LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 o OpenAI) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Codice pulito, struttura di intestazioni corretta, pagine pronte per i meta e un plugin SEO installato e configurato su ogni build. | ✓ | ✓ | ✕ |
| Integrazione middleware FastAPI o Express | ✓ | ✕ | ✕ |
| 2 revisioni incluse | ✓ | ✓ | ✕ |
| Chatbot AI personalizzato adattato al tuo settore o caso d'uso | ✕ | ✓ | ✕ |
| Pipeline RAG implementata sul tuo dataset personalizzato | ✕ | ✓ | ✕ |
| Integrazione del database vettoriale (Pinecone, Chroma, ElasticSearch o simili) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Supporto database locale (MySQL, MongoDB o simile) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Chatbot personalizzato allineato al tuo settore specifico e al tuo dataset personalizzato | ✕ | ✕ | ✓ |
| Pipeline RAG completa con integrazione LLM avanzata | ✕ | ✕ | ✓ |
| Integrazione di database vettoriali e locali | ✕ | ✕ | ✓ |
| Supporto per strumenti LLM locali (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Codice sorgente completo con commenti dettagliati nel codice | ✕ | ✕ | ✓ |
| 1 revisione inclusa | ✕ | ✕ | ✓ |
Portfolio
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Informazioni Aggiuntive
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Domande frequenti
Si prega di fornire una descrizione chiara dei requisiti del progetto, eventuali set di dati o documenti su cui si desidera addestrare il chatbot, il LLM preferito (se ne avete uno) e qualsiasi vincolo tecnico come la lingua o il framework preferiti. Più dettagli fornite, più velocemente il lavoro potrà iniziare.
Il chatbot può essere costruito utilizzando i modelli LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 o OpenAI. Se non sei sicuro di quale sia il migliore per il tuo caso d'uso, menziona le tue esigenze nella chat dell'ordine e ti verrà fornita una raccomandazione.
Sì, tutti e tre i livelli includono il codice sorgente completo. Il livello Premium include inoltre commenti dettagliati nel codice, rendendo più facile per i tuoi sviluppatori mantenere ed estendere la codebase.
La Generazione Aumentata da Recupero (RAG) consente al chatbot di interrogare i tuoi documenti, database o basi di conoscenza in tempo reale prima di generare una risposta. Se vuoi che il chatbot risponda a domande basate sui tuoi dati specifici piuttosto che sulla conoscenza generale, hai bisogno di RAG — i livelli Boost e Premium coprono questo.
I framework principali sono LangChain e LlamaIndex, con FastAPI o Express come middleware. Per l'archiviazione vettoriale, possono essere utilizzati Pinecone, Chroma o ElasticSearch. I database locali supportati includono MySQL e MongoDB. Gli strumenti LLM locali come Ollama, LM Studio, CPP-Method e GPT4All sono disponibili nel livello Premium.
I livelli Basic e Boost includono 2 revisioni; il livello Premium include 1 revisione. Una revisione copre gli aggiustamenti alla build consegnata in base al feedback — non copre nuove funzionalità o un cambiamento nell'ambito principale. Revisioni aggiuntive possono essere acquistate come componente aggiuntivo.
Sì. Il chatbot è costruito con middleware FastAPI o Express, rendendolo semplice da integrare tramite API in applicazioni web, strumenti interni o altre piattaforme. I requisiti specifici di integrazione devono essere condivisi in anticipo in modo che possano essere definiti correttamente.
Riceverai un messaggio che ti chiederà i dettagli del tuo progetto. Una volta fornite tutte le informazioni necessarie, il lavoro inizia. Eventuali domande durante lo sviluppo verranno sollevate tramite la chat dell'ordine. La consegna verrà effettuata tramite il gestore degli ordini.
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Grazie per l'ottimo lavoro che mi hai consegnato.
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