მიიღეთ წარმოებისთვის მზა AI აგენტი, რომელიც იკვებება LangChain-ით, LangGraph-ით და თქვენი არჩევანის OpenAI-ით ან ლოკალური ღია კოდის LLM-ით — სრული საწყისი კოდით, დოკუმენტაციით და მოქმედი ფრონტენდით.
მე შევქმნი მორგებულ AI აგენტებს და RAG აპლიკაციებს
მოქმედი AI აგენტი, ინტეგრირებული თქვენს მიერ არჩეულ LLM-თან, ავთენტიფიკაციითა და საწყისი კოდით — არსებითი საფუძველი.
- AI LLM მოდელის ინტეგრაცია (OpenAI API ან ადგილობრივი LLM, როგორიცაა LLaMA 3 / Mistral)
- მომხმარებლის ავთენტიფიკაცია შედის
- FastAPI ბექენდის დაყენება
- ფრონტენდი React.js / Tailwind ან Streamlit-ში
- სრული საწყისი კოდი გადაცემულია
- დაყენების დოკუმენტაცია შედის
ყველაფერი Starter-ში პლუს Retrieval-Augmented Generation კონვეიერი, რათა თქვენი აგენტი მსჯელობდეს თქვენს საკუთარ დოკუმენტებსა და მონაცემებზე.
- ყველა Starter დონის ფუნქცია შედის
- Retrieval-Augmented Generation (RAG) კონვეიერი აგებული თქვენს დოკუმენტებზე ან ცოდნის ბაზაზე
- ვექტორული მაღაზიის ინტეგრაცია ზუსტი, რეალურ დროში პასუხებისთვის
- FastAPI backend RAG endpoint-ებით
- 2 შესწორების რაუნდი
- სრული საწყისი კოდი და დოკუმენტაცია
სრული გადაწყვეტა: RAG, CRM ან მონაცემთა ბაზის ინტეგრაცია და წინასწარ დაყენებული საუბრის გზა მართული, ბიზნესისთვის მზა ინტერაქციებისთვის.
- ყველა RAG Agent დონის ფუნქცია ჩართულია
- CRM ან მონაცემთა ბაზის ინტეგრაცია ცოცხალი მონაცემების წვდომისთვის
- წინასწარ დაყენებული სასაუბრო მოგზაურობა სტრუქტურირებული მომხმარებლის ინტერაქციებისთვის
- მრავალაგენტური ან მოწინავე LangGraph სამუშაო პროცესი, სადაც ეს შესაძლებელია
- 3 შესწორების რაუნდი
- სრული საწყისი კოდი, განლაგების სახელმძღვანელო და დოკუმენტაცია
მოითხოვეთ მორგებული შეთავაზება
შედით სისტემაში მორგებული შეთავაზების მოთხოვნისთვის
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში, რათა მოითხოვოთ პერსონალიზებული შეთავაზება ამ Zinner-ისგან.
შესვლა / რეგისტრაციადასვით შეკითხვა გაყიდვამდე
შედით სისტემაში შეკითხვის დასასმელად
პლატფორმის სპამის შესამცირებლად, გაყიდვამდე შეტყობინებების გაგზავნა მხოლოდ სისტემაში შესულ მომხმარებლებს შეუძლიათ.
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში, რათა პირდაპირ მიწეროთ ამ Zinner-ს.
შესვლა / რეგისტრაციასაჭიროა შესვლა
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში ამ Zinner-ისთვის შეტყობინების გასაგზავნად.
შესვლა / რეგისტრაციასაჭიროა შესვლა
შექმენით უფასო ანგარიში ან შედით სისტემაში პერსონალიზებული შეთავაზების მოთხოვნისთვის.
შესვლა / რეგისტრაციაერთი შეხედვით
ძირითადი დეტალები ამ სერვისის შესახებ, რათა დაგეხმაროთ გადაწყვეტილების მიღებაში. გენერირებულია Zinn Hub-ის მიერ და არა გამყიდველის მიერ.
ღირებულების პოზიცია
AI Framework Stack
LLM მოქნილობა
RAG ხელმისაწვდომობა
ფრონტენდის მხარდაჭერა
რას მიიღებთ
სრული აღწერა
თუ თქვენს ბიზნესს სჭირდება ინტელექტუალური AI აგენტი, რომელიც რეალურად მუშაობს — ის, რომელიც პასუხობს კითხვებს, იღებს ინფორმაციას თქვენი საკუთარი მონაცემებიდან, ავტომატიზირებს სამუშაო პროცესებს ან ამუშავებს მომხმარებელთა საუბრებს — ეს სერვისი თქვენთვისაა.
ლონდონში დაფუძნებული სრულფასოვანი AI ინჟინრის მიერ შექმნილი, ყველა გადაწყვეტა მორგებულია LangChain-ის, LangGraph-ის, LangSmith-ისა და FastAPI-ის გამოყენებით. გსურთ გამოიყენოთ OpenAI API თუ შეინახოთ ყველაფერი პირადი ადგილობრივი ღია კოდის მოდელით, როგორიცაა LLaMA 3 ან Mistral, თქვენი აგენტი კონფიგურირებულია თქვენს ზუსტ მოთხოვნებზე.
**რას მიიღებთ:**
ყოველი ჩართულობა მოიცავს სრულად მოქმედ AI აგენტს, რომელიც ინტეგრირებულია თქვენს მიერ არჩეულ LLM-თან, მომხმარებლის ავთენტიფიკაციას, სრულ წყაროს კოდს და დაყენების დოკუმენტაციას. თქვენს მიერ არჩეული პაკეტის მიხედვით, თქვენი მიწოდება ასევე შეიძლება მოიცავდეს Retrieval-Augmented Generation (RAG) მილსადენს, რომელიც გაწვრთნილია თქვენს საკუთარ დოკუმენტებზე, წინასწარ დაყენებულ სასაუბრო მოგზაურობას მართვადი ინტერაქციებისთვის და სრულ CRM ან მონაცემთა ბაზის ინტეგრაციას.
ფრონტენდის მიწოდება ხელმისაწვდომია React.js-ში Tailwind CSS-ით ან Streamlit ინტერფეისის სახით — რომელი უფრო შეეფერება თქვენი გუნდის სტეკს. ბეკენდი მოწოდებულია FastAPI აპლიკაციის საშუალებით, რომელიც შეიძლება განთავსდეს თქვენს საკუთარ სერვერზე ან ღრუბლოვან პლატფორმაზე.
**როგორ მუშაობს პროცესი:**
შეკვეთის განთავსების შემდეგ, უბრალოდ გააზიარეთ თქვენი მოთხოვნები, თქვენი სასურველი LLM (OpenAI ან ლოკალური) და ნებისმიერი მონაცემი ან დოკუმენტი, რომელთანაც აგენტი უნდა მუშაობდეს. მკაფიო, პირდაპირი კომუნიკაცია ხდება შეკვეთის ჩატის საშუალებით. თქვენ მიიღებთ რეგულარულ განახლებებს და შესწორებები შედის ყველა დონეზე. თუ რაიმე დაზუსტებას საჭიროებს მუშაობის დაწყებამდე, დაუყოვნებლივ დაგიკავშირდებიან.
**ვისთვის არის ეს:**
ეს სერვისი იდეალურია სტარტაპებისთვის და ჩამოყალიბებული ბიზნესებისთვის, რომლებსაც სურთ AI-ზე დაფუძნებული მომხმარებელთა მხარდაჭერა, შიდა ცოდნის ბაზის აგენტები ან ინტელექტუალური ავტომატიზაცია — AI ინფრასტრუქტურის სირთულის მართვის გარეშე. ის შეეფერება ტექნიკურ დამფუძნებლებს, რომლებსაც სურთ სუფთა, გადასაცემად მზა საწყისი კოდი, ასევე არატექნიკურ გუნდებს, რომლებსაც უბრალოდ სჭირდებათ სამუშაო გადაწყვეტა დოკუმენტაციით, რომლის მიხედვითაც მათ შეუძლიათ იმოქმედონ.
**რატომ უნდა იმუშაოთ ამ გამყიდველთან:**
Zinn Digital არის ლონდონში დაფუძნებული AI საინჟინრო პრაქტიკა, რომელიც სპეციალიზირებულია გენერაციულ AI-ში, მორგებულ ჩატბოტებში, RAG სისტემებში და მრავალაგენტურ LangGraph სამუშაო პროცესებში. ყოველი პროექტი მიწოდებულია სრული საწყისი კოდით — თქვენ ფლობთ იმას, რაშიც იხდით. გადაწყვეტილებები აგებულია რეალურ ბიზნეს სისტემებთან ინტეგრაციისთვის და არა მხოლოდ კონცეფციის დასამტკიცებლად.
Zinner ხარისხის გარანტია
ყველა Zinner განიხილება და მტკიცდება პლატფორმაზე გაწევრიანებამდე.
ყველა სერვისი მხარდაჭერილია ჩვენი ხარისხის უზრუნველყოფის ვალდებულებით.
თქვენი გადახდა დაცულია მანამ, სანამ არ დაამტკიცებთ შესრულებულ სამუშაოს.
პაკეტების შედარება
| ფუნქცია | საწყისი AI აგენტი | RAG აგენტი | სრული AI სისტემა |
|---|---|---|---|
| მიწოდების დრო | 7 დღეები | 14 დღეები | 21 დღეები |
| რევიზიები | 1 | 2 | 3 |
| AI LLM მოდელის ინტეგრაცია (OpenAI API ან ლოკალური LLM, როგორიცაა LLaMA 3 / Mistral) | ✓ | ✕ | ✕ |
| მომხმარებლის ავთენტიფიკაცია შედის | ✓ | ✕ | ✕ |
| FastAPI backend-ის დაყენება | ✓ | ✕ | ✕ |
| ფრონტენდი React.js / Tailwind ან Streamlit-ში | ✓ | ✕ | ✕ |
| სრული საწყისი კოდი გადაცემულია | ✓ | ✕ | ✕ |
| დაყენების დოკუმენტაცია შედის | ✓ | ✕ | ✕ |
| ყველა Starter დონის ფუნქცია შედის | ✕ | ✓ | ✕ |
| Retrieval-Augmented Generation (RAG) კონვეიერი აგებული თქვენს დოკუმენტებზე ან ცოდნის ბაზაზე | ✕ | ✓ | ✕ |
| ვექტორული მაღაზიის ინტეგრაცია ზუსტი, რეალურ დროში პასუხებისთვის | ✕ | ✓ | ✕ |
| FastAPI backend RAG endpoints-ით | ✕ | ✓ | ✕ |
| 2 შესწორებების რაუნდი | ✕ | ✓ | ✕ |
| სრული საწყისი კოდი და დოკუმენტაცია | ✕ | ✓ | ✕ |
| ყველა RAG აგენტის დონის ფუნქცია შედის | ✕ | ✕ | ✓ |
| CRM ან მონაცემთა ბაზის ინტეგრაცია ცოცხალი მონაცემების წვდომისთვის | ✕ | ✕ | ✓ |
| წინასწარ დაყენებული სასაუბრო მოგზაურობა სტრუქტურირებული მომხმარებლის ინტერაქციებისთვის | ✕ | ✕ | ✓ |
| მრავალაგენტური ან მოწინავე LangGraph სამუშაო პროცესი, სადაც ეს შესაძლებელია | ✕ | ✕ | ✓ |
| 3 შესწორებების რაუნდი | ✕ | ✕ | ✓ |
| სრული საწყისი კოდი, განლაგების მითითებები და დოკუმენტაცია | ✕ | ✕ | ✓ |
პორტფოლიო
გამყიდველის ნამუშევრების მაგალითები ამ Zinn-თან დაკავშირებით.
შექმენით მორგებული AI აგენტები და RAG აპლიკაციები
შექმენით მორგებული AI აგენტები და RAG აპლიკაციები
დამატებითი ინფორმაცია
რატომ ამირჩიეთ მე
ინსტრუმენტები, რომლებსაც ვიყენებ
იდეალურია
ხშირად დასმული კითხვები
AI აგენტი არის ინტელექტუალური პროგრამა, რომელსაც შეუძლია უპასუხოს კითხვებს, მოიძიოს ინფორმაცია, ავტომატიზიროს განმეორებადი სამუშაო პროცესები, ან მართოს მომხმარებელთა საუბრები — ეს ყველაფერი AI ენის მოდელის მეშვეობით. ის შეიძლება იკვებებოდეს OpenAI API-ით (ღრუბელზე დაფუძნებული) ან ლოკალური ღია კოდის მოდელით, როგორიცაა LLaMA 3 ან Mistral მონაცემთა სრული კონფიდენციალურობისთვის.
OpenAI API არის ღრუბლოვანი, სწრაფი და მოითხოვს API გასაღებს — თქვენი მონაცემები მუშავდება OpenAI-ის სერვერებზე. ადგილობრივი LLM (როგორიცაა LLaMA 3, Mistral ან Vicuna) მუშაობს თქვენს საკუთარ მანქანაზე ან კერძო სერვერზე, რაც ნიშნავს, რომ მონაცემები არ ტოვებს თქვენს გარემოს და არ არის მიმდინარე API ხარჯები. სწორი არჩევანი დამოკიდებულია თქვენს კონფიდენციალურობის მოთხოვნებსა და ინფრასტრუქტურაზე.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) აერთიანებს ვექტორულ ძიებას თქვენს საკუთარ დოკუმენტებში გენერაციულ AI მოდელთან. AI-ის გამოცნობის ან ჰალუცინაციის ნაცვლად, ის იღებს ზუსტ ინფორმაციას უშუალოდ თქვენი ცოდნის ბაზიდან, სანამ პასუხს შექმნის. ეს აუცილებელია მომხმარებელთა მხარდაჭერის აგენტებისთვის, შიდა ხშირად დასმული კითხვებისთვის და ნებისმიერი სცენარისთვის, სადაც სიზუსტე მნიშვნელოვანია.
შეკვეთის განთავსების შემდეგ, გთხოვთ, გააზიაროთ: თქვენი პროექტის მოთხოვნები და მიზნები, თქვენი სასურველი LLM (OpenAI API გასაღები ან ლოკალური მოდელის უპირატესობა), ნებისმიერი დოკუმენტი ან მონაცემი, რომელთანაც აგენტი უნდა მუშაობდეს (RAG პროექტებისთვის) და თქვენი სასურველი ფრონტენდი (React.js ან Streamlit). თუ რაიმე გაუგებარია, დაგიკავშირდებით შეკვეთის ჩატის საშუალებით მუშაობის დაწყებამდე.
დიახ. ბექენდი აგებულია FastAPI-ით და მისი განთავსება შესაძლებელია თქვენს საკუთარ სერვერზე ან ღრუბლოვან პლატფორმაზე, რაც აგენტს ხელმისაწვდომს ხდის ვებ აპლიკაციის ან API endpoint-ის საშუალებით. Full AI System დონე მოიცავს განთავსების სახელმძღვანელოს სტანდარტულად.
დიახ — სრული საწყისი კოდი შედის ყველა დონეში. თქვენ იღებთ სრულ საკუთრებას ყველა წარმოებულ კოდზე, დაყენების დოკუმენტაციასთან ერთად, რათა თქვენს გუნდს შეეძლოს მისი დამოუკიდებლად შენარჩუნება, გაფართოება ან შეცვლა.
რევიზიები შედის თითოეულ პაკეტში მითითებული სახით (1 დამწყებთათვის, 2 RAG აგენტისთვის, 3 სრული AI სისტემისთვის). რევიზია მოიცავს მიწოდებული სამუშაოს კორექტირებას თქვენი ორიგინალური მოკლე აღწერის საფუძველზე. შეთანხმებული მოთხოვნების მიღმა მნიშვნელოვანი ცვლილებები განიხილება როგორც ახალი მოთხოვნა და განიხილება შეკვეთის ჩატის საშუალებით.
ფრონტენდები შეიძლება აშენდეს React.js-ში Tailwind CSS-ით, უბრალო HTML/CSS/JavaScript-ით, ან Streamlit-ით — თქვენი უპირატესობისა და საჭირო ინტერფეისის სირთულის მიხედვით. ეს დასტურდება საწყისი მოთხოვნების განხილვისას.
მომხმარებელთა შეფასებები
ნახეთ, რას ამბობენ ჩვენი მომხმარებლები ამ Zinn-ის შესახებ
შესანიშნავი პროფესიონალი, დამეხმარა კიდევ რამდენიმე პროექტში.
საიედთან მუშაობა ნამდვილი სიამოვნება იყო. მან არა მხოლოდ ნათლად გაიგო ჩემი მოთხოვნები, არამედ პროექტი დროულად და განსაკუთრებული ხარისხით შეასრულა. მთელი პროცესის განმავლობაში ის იყო მომთმენი, ყურადღებიანი და მიმღები ჩემს მიერ მოთხოვნილი ყოველი ცვლილების მიმართ. მისი კომუნიკაცია შესანიშნავი იყო და ის მუდმივად უზრუნველყოფდა ჩემს კმაყოფილებას მუშაობის ყველა ეტაპზე. საიედმა გამოავლინა პროფესიონალიზმი, ძლიერი შრომის ეთიკა, დეტალებისადმი ყურადღება და პრობლემების გადაჭრის შესანიშნავი უნარი. მე აღფრთოვანებული ვიყავი მისი თავდადებითა და ვალდებულებით, მიეღო გამორჩეული შედეგები. მე გულწრფელად ვურჩევდი საიედს ყველას, ვინც ეძებს სანდო და გამოცდილ პროფესიონალს.
საიედმა შესანიშნავი სამუშაო შეასრულა RAG-ისთვის. ის იყო უკიდურესად ყურადღებიანი, ზუსტი და ყოველთვის დარწმუნებული იყო, რომ სრულად ესმოდა მოთხოვნები, სანამ წინ წავიდოდა. კომუნიკაცია იყო გლუვი და პროფესიონალური მთელი პროექტის განმავლობაში. უაღრესად რეკომენდირებულია — მასთან ნამდვილად ისევ ვიმუშავებდი!
Zain-მა მიაწოდა გამორჩეული MVP CareAs AI პლატფორმისთვის. მან დაასრულა ყველა ეტაპი 1-დან 4-მდე ზუსტად მიღების კრიტერიუმების მიხედვით და გამოასწორა ის საკითხებიც კი, რაც მე გამომრჩა. მან შექმნა ძლიერი FastAPI ბექენდი, საიმედო RAG მოვლის გეგმის ძრავა ციტატებით, კლინიკური წესების შემოწმებით და სუფთა React UI 22 გვერდებით. Azure-ის განლაგება შეუფერხებლად განხორციელდა CI/CD-ით, Blob Storage-ით, უსაფრთხო კონფიგურაციებით და მოდელის გადართვით. კომუნიკაცია იყო მკაფიო, ის ხშირად აჩვენებდა დემოებს, სწრაფად აგვარებდა პრობლემებს და ესმოდა დიდი ბრიტანეთის მოვლის სახლისა და CQC-ის საჭიროებები. პროფესიონალი, გამოცდილი და მოხარული ვარ, რომ მასთან ერთად ვიმუშავებ მომავალ ფუნქციებზე.
მიყვარს მასთან მუშაობა.
მხოლოდ შესული მომხმარებლები, რომლებმაც შეიძინეს ეს პროდუქტი, შეუძლიათ დატოვონ შეფასება.
კატეგორიები
Zinner-ის პოლიტიკა
მსგავსი Zinns
