0
თქვენი კალათა
0
Zinn Hub
0
თქვენი კალათა
0

ერთი შეხედვით

ძირითადი დეტალები ამ სერვისის შესახებ, რათა დაგეხმაროთ გადაწყვეტილების მიღებაში. გენერირებულია Zinn Hub-ის მიერ და არა გამყიდველის მიერ.

ძირითადი ტექნოლოგია

LlamaIndex + LangChain + RAG
აშენებულია წამყვან ღია კოდის ფრეიმვორკებზე LlamaIndex და LangChain, სრული RAG მილსადენის დაფარვით მონაცემთა მიღებიდან და ვექტორიზაციიდან LLM ინტეგრაციამდე.

განთავსების ვარიანტები

ლოკალური ან ღრუბლოვანი (AWS, GCP, Azure)
ძირითადი პაკეტი უზრუნველყოფს ლოკალურად განლაგებულ RAG აპლიკაციას, ღრუბლოვანი განლაგებით ძირითად პლატფორმებზე, რომელიც ხელმისაწვდომია განახლების დონეების მეშვეობით.

შესრულების დრო და შესწორებები

7 დღე | 0 შესწორება (ბაზა)
ბრინჯაოს პაკეტი მიწოდება ხდება 7 დღეში, შესწორებების გარეშე. Boost და Premium განახლებები აგრძელებს მიწოდებას 21 ან 60 დღემდე და ამატებს 1 შესწორებას თითოეულს.

მოცულობის შესაბამისობა

ავტომატიზაციის შეზღუდული გამოყენების შემთხვევები
ძირითადი პაკეტი მკაფიოდ არის გათვლილი შეზღუდული ავტომატიზაციის ბიზნეს მოთხოვნებისთვის — მყიდველებმა, რომლებსაც აქვთ რთული ან ფართომასშტაბიანი RAG საჭიროებები, შეკვეთამდე უნდა განიხილონ განახლებული პაკეტები.

რას მიიღებთ

ფორმატები:
მორგებული კოდი
ციფრული ფაილები
წერილობითი ანგარიში
მიწოდების მეთოდი:
შეკვეთების მენეჯერი
შენიშვნები: მუშა RAG აპლიკაცია მიწოდებულია როგორც საწყისი კოდი და კონფიგურაციის ფაილები შეკვეთის მენეჯერის მეშვეობით, განლაგების ინსტრუქციებთან და ოპერაციულ დოკუმენტაციასთან ერთად. ღრუბელში განლაგებული კონსტრუქციები მოიცავს წვდომის სერთიფიკატებს ან ცოცხალი გარემოს ბმულს, რომელიც უსაფრთხოდ არის გაზიარებული შეკვეთის ჩატის საშუალებით. არჩევითი წერილობითი ტექნიკური ანგარიში, რომელიც მოიცავს მილსადენის არქიტექტურას, ხელმისაწვდომია როგორც დამატებითი სერვისი.

სრული აღწერა

თქვენი მონაცემები შეიცავს პასუხებს, რომლებსაც თქვენი გუნდი საათობით ეძებს. მორგებული LLM RAG (Retrieval Augmented Generation) აპლიკაცია ცვლის ამას — აქცევს თქვენს დოკუმენტებს, მონაცემთა ბაზებსა და ცოდნის ბაზებს ინტელექტუალურ სისტემად, რომელიც მოთხოვნისამებრ იღებს ზუსტ, კონტექსტზე ორიენტირებულ პასუხებს. სწორედ ამას გთავაზობთ ეს სერვისი.

LlamaIndex-ისა და LangChain-ის, როგორც ძირითადი ფრეიმვორკების გამოყენებით, თითოეული აპლიკაცია დაპროექტებულია ბოლოდან ბოლომდე: მონაცემთა მიღებიდან და ვექტორიზაციიდან LLM ინტეგრაციამდე და განთავსებამდე. გჭირდებათ ლოკალურად განთავსებული კონცეფციის დადასტურება თუ სრულად ღრუბელში განთავსებული საწარმოო სისტემა, გადაწყვეტა შეესაბამება თქვენს მოთხოვნას.

**რა შედის ყველა დონეზე:**
ყოველი ჩართულობა მოიცავს სრულ RAG მილსადენს — დოკუმენტების ჩატვირთვასა და დაყოფას, ჩაშენების გენერაციას, ვექტორული მონაცემთა ბაზის დაყენებას, მოძიების ლოგიკას და LLM მოთხოვნის ინტეგრაციას. საწყისი დონე უზრუნველყოფს ფოკუსირებულ, ლოკალურად განლაგებულ RAG აპლიკაციას, რომელიც შეესაბამება განსაზღვრულ, შეზღუდულ ავტომატიზაციის გამოყენების შემთხვევას, რაც უზრუნველყოფს სამუშაო სისტემას, რომლის ტესტირება და ვალიდაცია შეგიძლიათ დაუყოვნებლივ.

სტანდარტული დონე ამას უფრო ქმედითუნარიან ღრუბელში განთავსებულ აპლიკაციად აქცევს უფრო ფართო მასშტაბით, რომელიც განთავსებულია AWS-ზე, GCP-ზე ან Azure-ზე, ერთი რაუნდი გადასინჯვით ქცევის დასახვეწად საწყისი მიწოდების შემდეგ. სრული აშენების დონე ითვალისწინებს კომპლექსურ, საწარმოს დონის მოთხოვნებს — უფრო დიდი მონაცემთა მოცულობები, უფრო დახვეწილი მოძიების სტრატეგიები, მრავალწყაროიანი მიღება და სრული წარმოების გარემოს ოპტიმიზაცია — ყოვლისმომცველი განთავსებით, მხარდაჭერით და ერთი გადასინჯვით.

**როგორ მუშაობს:**
შეკვეთის განთავსების შემდეგ, გააზიარეთ თქვენი პროექტის დეტალები შეკვეთის ჩატის საშუალებით — თქვენი მონაცემთა წყაროები, კითხვები, რომლებზეც სისტემამ უნდა გასცეს პასუხი, და თქვენი სასურველი განლაგების გარემო. მშენებლობა მიმდინარეობს სკოპინგის, მილსადენის მშენებლობის, ტესტირებისა და სამუშაო აპლიკაციის მიწოდების გზით, მკაფიო დოკუმენტაციასთან ერთად, რათა თქვენს გუნდს შეეძლოს მისი თავდაჯერებულად მართვა.

**ვისთვის არის ეს:**
ეს სერვისი შეეფერება ბიზნესებსა და დეველოპერებს, რომლებსაც სურთ განბლოკონ ღირებულება, რომელიც ჩაკეტილია მათ შიდა დოკუმენტებში, პროდუქტის კატალოგებში, ცოდნის ბაზებში ან ოპერაციულ მონაცემებში — RAG სტეკის ნულიდან აშენების გარეშე. ის თანაბრად კარგად შეეფერება ტექნიკურ დამფუძნებლებს, რომლებიც ამოწმებენ AI პროდუქტის კონცეფციას, და ჩამოყალიბებულ ორგანიზაციებს, რომლებიც ამატებენ ინტელექტუალურ ძიებას ან ავტომატიზაციას არსებულ სამუშაო პროცესებს.

**რატომ Zinn Digital:**
LlamaIndex-ის, LangChain-ის, წამყვანი ვექტორული მონაცემთა ბაზების და ღრუბლოვანი პლატფორმების, მათ შორის AWS, GCP და Azure-ის ღრმა პრაქტიკული გამოცდილებით, აქცენტი ყოველთვის კეთდება მძლავრ, მასშტაბირებად მილსადენებზე, რომლებიც შექმნილია რეალური გამოყენებისთვის — და არა დემოებისთვის. ყოველი აპლიკაცია ოპტიმიზებულია საწარმოო გარემოსთვის, რომელშიც ის იმუშავებს, და მხარდაჭერა ხელმისაწვდომია შეკვეთის არხის მეშვეობით მთელი მშენებლობის განმავლობაში.

გთხოვთ, შეკვეთის განთავსებამდე დაგვიკავშირდეთ შეკვეთის ჩატის მეშვეობით, თუ არ ხართ დარწმუნებული, რომელი დონე შეესაბამება თქვენს მოთხოვნას — ეს უზრუნველყოფს სწორი მოცულობის შეთანხმებას სამუშაოს დაწყებამდე.

Zinner ხარისხის გარანტია

✓
შემოწმებული პროფესიონალი
ყველა Zinner განიხილება და მტკიცდება პლატფორმაზე გაწევრიანებამდე.
✓
ხარისხიანი სამუშაო გარანტირებულია
ყველა სერვისი მხარდაჭერილია ჩვენი ხარისხის უზრუნველყოფის ვალდებულებით.
✓
უსაფრთხო გადახდა
თქვენი გადახდა დაცულია მანამ, სანამ არ დაამტკიცებთ შესრულებულ სამუშაოს.

პაკეტების შედარება

ფუნქციაადგილობრივი მშენებლობაღრუბლოვანი აგებასრული წარმოების მშენებლობა
მიწოდების დრო7 დღეები21 დღეები60 დღეები
რევიზიები011
ძირითადი LLM RAG აპლიკაცია, რომელიც განსაზღვრულია ბიზნეს მოთხოვნილებებზე✓✕✕
სრული კონვეიერი: მონაცემთა მიღება, დანაწევრება, ვექტორიზაცია და LLM ინტეგრაცია✓✕✕
ლოკალური განლაგება — მუშაობს თქვენს საკუთარ მანქანაზე ან შიდა გარემოში✓✕✕
LlamaIndex და LangChain, როგორც ძირითადი ფრეიმვორკები✓✕✕
ვექტორული მონაცემთა ბაზის დაყენება და მოძიების ლოგიკა შედის✓✕✕
მიწოდების დოკუმენტაცია, რათა შეძლოთ სისტემის მართვა✓✕✕
ყველაფერი Local Build-ში, გაფართოებული უფრო ფართო მასშტაბისა და გამოყენების შემთხვევისთვის✕✓✕
ღრუბლოვანი განთავსება AWS-ზე, GCP-ზე ან Azure-ზე — თქვენი არჩევანი✕✓✕
ოპტიმიზებული მოძიების კონვეიერი გაუმჯობესებული მოთხოვნის შესრულებისთვის✕✓✕
ღრუბლოვანი მართვისა და გარემოს კონფიგურაციის უწყვეტი პროცესი✕✓✕
ერთი გადასინჯვის რაუნდი საწყისი მიწოდების შემდეგ სისტემის ქცევის დასაზუსტებლად✕✓✕
მიწოდების დოკუმენტაცია და განლაგების შენიშვნები შედის✕✓✕
ბოლოდან ბოლომდე RAG კონვეიერი კომპლექსური, მაღალი მოცულობის ან მრავალწყაროიანი მოთხოვნებისთვის✕✕✓
გაფართოებული მოძიების სტრატეგიები და წარმოების გარემოს მუშაობის ოპტიმიზაცია✕✕✓
მრავალწყაროიანი მონაცემთა მიღება: დოკუმენტები, მონაცემთა ბაზები და ცოდნის ბაზები✕✕✓
ღრუბლოვანი განლაგება და მართვა AWS, GCP ან Azure-ზე✕✕✓
მიმდინარე მხარდაჭერა და ტექნიკური მომსახურების მითითებები შეკვეთის არხის მეშვეობით✕✕✓
ერთი გადასინჯვის რაუნდი პლუს მიწოდების ყოვლისმომცველი დოკუმენტაცია✕✕✓

პორტფოლიო

გამყიდველის ნამუშევრების მაგალითები ამ Zinn-თან დაკავშირებით.

შექმენით მორგებული LLM RAG აპლიკაცია LlamaIndex-ით და LangChain-ით

შექმენით მორგებული LLM RAG აპლიკაცია LlamaIndex-ით და LangChain-ით

დამატებითი ინფორმაცია

რატომ ამირჩიეთ მე

ბოლომდე RAG ექსპერტიზა:RAG კონვეიერის ყოველი ეტაპი დაფარულია შიდა — მონაცემთა მიღებიდან და დაყოფით ვექტორიზაციამდე, მოძიების ლოგიკამდე, LLM ინტეგრაციამდე და საბოლოო განლაგებამდე. არანაირი გადაცემა, არანაირი ხარვეზი.
დადასტურებული ჩარჩოები:LlamaIndex, LangChain და წამყვანი ვექტორული მონაცემთა ბაზები — პრაქტიკული, წარმოებაში გამოცდილი გამოცდილება მნიშვნელოვან ინსტრუმენტებთან.
ღრუბლოვანი პლატფორმის მოქნილობა:მხარდაჭერილია AWS, GCP და Azure განთავსებები — აპლიკაცია ოპტიმიზებულია ნებისმიერი გარემოსთვის, რომელსაც აირჩევთ.

ინსტრუმენტები, რომლებსაც ვიყენებ

RAG Frameworks:LlamaIndex, LangChain
ღრუბლოვანი პლატფორმები:AWS, GCP (Google Cloud Platform), Microsoft Azure
ძირითადი ტექნოლოგიები:ვექტორული მონაცემთა ბაზები, LLM API-ები (OpenAI-თან თავსებადი მოდელების ჩათვლით), Python

იდეალურია

იდეალური კლიენტები:ბიზნესები დიდი შიდა დოკუმენტების ბიბლიოთეკებით ან ცოდნის ბაზებით, ტექნიკური დამფუძნებლები, რომლებიც ქმნიან AI-ზე მომუშავე პროდუქტებს, გუნდები, რომლებიც ამატებენ ინტელექტუალურ ძიებას ან კითხვა-პასუხს არსებულ სამუშაო პროცესებს, ორგანიზაციები, რომლებიც ავტომატიზირებენ განმეორებით ინფორმაციის მოძიების ამოცანებს, დეველოპერები, რომლებსაც სურთ წარმოებისთვის მზა RAG სისტემა ნულიდან აშენების გარეშე

ხშირად დასმული კითხვები

დიახ — ეს მკაცრად რეკომენდებულია. RAG აპლიკაციები მნიშვნელოვნად განსხვავდება სირთულით თქვენი მონაცემთა წყაროების, მოთხოვნების და განლაგების გარემოს მიხედვით. სწრაფი საუბარი შეკვეთის ჩატის საშუალებით შეკვეთის განთავსებამდე უზრუნველყოფს სწორი დონის არჩევას და რომ ფარგლები ნათლად არის შეთანხმებული, თავიდან აიცილებს ნებისმიერ შეფერხებას მშენებლობის დაწყების შემდეგ.

დაიქირავეთ ექსპერტები პოტენციური კლიენტების სიებში | დამოუკიდებელი სერვისები პოტენციური კლიენტების სიებისთვის Zinn Hub

AWS, GCP (Google Cloud Platform) და Azure ყველა მხარდაჭერილია. თქვენ შეგიძლიათ მიუთითოთ თქვენი სასურველი პლატფორმა თქვენი პროექტის დეტალების გაზიარებისას, და განლაგება კონფიგურირებული და ოპტიმიზირებული იქნება ამ გარემოსთვის.

ლოკალური განლაგება ნიშნავს, რომ აპლიკაცია მთლიანად მუშაობს თქვენს საკუთარ მანქანაზე ან შიდა ინფრასტრუქტურაზე — სასარგებლოა ტესტირებისთვის, კონფიდენციალური მონაცემებისთვის ან შიდა ინსტრუმენტებისთვის ღრუბელზე დამოკიდებულების გარეშე. ღრუბლოვანი განლაგება მასპინძლობს აპლიკაციას AWS-ზე, GCP-ზე ან Azure-ზე, რაც მას დისტანციურად ხელმისაწვდომს ხდის, უფრო მასშტაბურს და ადვილად ინტეგრირებადს სხვა სერვისებთან. დონეები 2 და 3 მოიცავს ღრუბლოვან განლაგებას.

Local Build დონე არ მოიცავს გადახედვებს, რადგან ის ფასდება მკაცრად განსაზღვრული, მკაფიოდ განსაზღვრული მოთხოვნისთვის. ეს მნიშვნელოვანია, რათა შეთანხმდეთ მოცულობაზე შეკვეთის დაწყებამდე. Cloud Build და Full Production Build დონეები თითოეული მოიცავს ერთ გადახედვის რაუნდს საწყისი მიწოდების შემდეგ.

ძირითადი ფრეიმვორკებია LlamaIndex და LangChain, რომლებიც ამუშავებენ RAG კონვეიერის არქიტექტურას. ისინი დაწყვილებულია შესაბამის ვექტორულ მონაცემთა ბაზებთან ჩაშენების შესანახად და მოსაძიებლად, და ინტეგრირებულია თქვენს მიერ არჩეულ LLM-თან. ღრუბლოვანი განლაგება იყენებს AWS, GCP ან Azure სერვისებს საჭიროებისამებრ.

თქვენ მიიღებთ მოქმედ RAG აპლიკაციას (წყაროს კოდი და კონფიგურაციის ფაილები), განლაგების ინსტრუქციებს ან ცოცხალ განლაგებულ გარემოს თქვენი დონის მიხედვით, და დოკუმენტაციას, რომელიც მოიცავს თუ როგორ არის სტრუქტურირებული კონვეიერი და როგორ უნდა იმუშაოს სისტემამ. წერილობითი ტექნიკური ანგარიში ასევე შეიძლება დაემატოს როგორც არჩევითი დამატება.

დიახ. RAG კონვეიერი მორგებულია თქვენს კონკრეტულ მონაცემებზე, მოთხოვნის შაბლონებზე და ბიზნეს მოთხოვნებზე ინდუსტრიის მიუხედავად. საერთო გამოყენების შემთხვევები მოიცავს შიდა ცოდნის ბაზის ძიებას, დოკუმენტების კითხვა-პასუხს, ავტომატიზებულ მომხმარებელთა მხარდაჭერის ინსტრუმენტებს და ოპერაციული მონაცემების მოთხოვნას — მაგრამ კონსტრუქცია მთლიანად ფორმირდება იმის მიხედვით, თუ რას მოიტანთ პროექტში.

მომხმარებელთა შეფასებები

ნახეთ, რას ამბობენ ჩვენი მომხმარებლები ამ Zinn-ის შესახებ

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

პროფესიონალი, რომელიც ჩემს პროექტს ეძღვნება. გამორჩეული ნამუშევარი.

პროფესიონალური ყველა დეტალში

ნეილმა შეასრულა ყველა მოთხოვნა და უზრუნველყო გამორჩეული ნამუშევარი.

მისი პროფესიონალიზმი, საჭიროების გაგება და იდეის რეალობად ქცევის ენერგია აბსოლუტურად გამორჩეულია.

თითქმის ორი თვეა ნილთან ვმუშაობ და მის ნიჭიერ ნამუშევრებს უაღრესად გირჩევთ.

მხოლოდ შესული მომხმარებლები, რომლებმაც შეიძინეს ეს პროდუქტი, შეუძლიათ დატოვონ შეფასება.

კატეგორიები

Zinner-ის პოლიტიკა

შექმენით მორგებული Llm Rag მოდელები Llamaindex-ისა და Langchain-ის გამოყენებით

მხოლოდ შესული მომხმარებლები, რომლებმაც შეიძინეს ეს პროდუქტი, შეუძლიათ დატოვონ შეფასება.

ოფციები და შეკვეთა

მიიღეთ Zinn Hub აპლიკაცია

შეტყობინებები · უფრო სწრაფი წვდომა · სრული ეკრანი

შეეხეთ გაზიარებას თქვენს ბრაუზერში

➜ შემდეგ შეეხეთ "მთავარ ეკრანზე დამატება"