მიიღეთ შეკვეთილი, მოძიებით გაძლიერებული AI ჩატბოტი, აგებული Python-ში LangChain, LlamaIndex და თქვენი საკუთარი მონაცემების გამოყენებით — მარტივი სასაუბრო ბოტიდან სრულად დახვეწილ, წყაროს კოდით მიწოდებულ გადაწყვეტამდე.
მე ავაშენებ მორგებულ AI RAG ჩატბოტს LangChain-ისა და Python-ის გამოყენებით
მარტივი, ფუნქციონალური AI ჩატბოტი წყაროს კოდით.
- მარტივი ჩატბოტი ძირითადი სასაუბრო ფუნქციონალით
- შექმნილია Python-ში LangChain-ის ან LlamaIndex-ის გამოყენებით
- LLM-ის არჩევანი (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 ან OpenAI)
- სრული საწყისი კოდი მიწოდებულია
- FastAPI ან Express შუალედური პროგრამის ინტეგრაცია
- 2 გადასინჯვა შედის
მორგებული AI ჩატბოტი RAG-ით თქვენს საკუთარ მონაცემთა ნაკრებზე, გაფართოებული მიწოდების ფანჯარა.
- მორგებული AI ჩატბოტი, მორგებული თქვენს ნიშას ან გამოყენების შემთხვევას
- RAG pipeline დანერგილია თქვენს მორგებულ მონაცემთა ნაკრებზე
- ვექტორული მონაცემთა ბაზის ინტეგრაცია (Pinecone, Chroma, ElasticSearch ან მსგავსი)
- ადგილობრივი მონაცემთა ბაზის მხარდაჭერა (MySQL, MongoDB ან მსგავსი)
- სრული საწყისი კოდი მიწოდებულია
- 2 გადასინჯვა შედის
სრულად მორგებული RAG ჩეთბოტი თქვენს მორგებულ მონაცემთა ნაკრებზე დეტალური კოდის კომენტარებით.
- დახვეწილი ჩატბოტი, რომელიც მორგებულია თქვენს კონკრეტულ ნიშასა და მორგებულ მონაცემთა ნაკრებზე
- სრული RAG კონვეიერი მოწინავე LLM ინტეგრაციით
- ვექტორული და ადგილობრივი მონაცემთა ბაზის ინტეგრაცია
- ადგილობრივი LLM ინსტრუმენტების მხარდაჭერა (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All)
- სრული საწყისი კოდი დეტალური შიდა კოდის კომენტარებით
- 1 რევიზია შედის
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
არქიტექტურის ტიპი
LLM პარამეტრები
მფლობელობა და კოდი
საუკეთესოა
რას მიიღებთ
სრული აღწერა
თქვენ გჭირდებათ ინტელექტუალური ჩატბოტი, რომელიც რეალურად ესმის თქვენს მონაცემებს, თქვენს ნიშას და თქვენს მომხმარებლებს — და არა ზოგადი, მზა ვიჯეტი. სწორედ ამას გთავაზობთ ეს სერვისი: მორგებული AI ჩატბოტი, რომელიც იკვებება Retrieval-Augmented Generation (RAG) ტექნოლოგიით, შექმნილი Python-ში ლონდონში დაფუძნებული AI განვითარების გუნდის მიერ, რომელსაც აქვს ღრმა გამოცდილება LangChain-ში, LlamaIndex-ში და დიდ ენობრივ მოდელებში.
იქნება ეს ნულიდან დაწყებული მარტივი სასაუბრო ინტერფეისით, თუ გჭირდებათ დახვეწილი RAG კონვეიერი, რომელიც თქვენს საკუთარ მონაცემთა ნაკრებს ითვისებს, ეს სერვისი მოიცავს სრულ სპექტრს. ყოველი მიწოდება მოყვება სუფთა, მოქმედი საწყისი კოდით, ასე რომ თქვენ ფლობთ იმას, რაშიც გადაიხადეთ.
**რისი აშენება შეგიძლიათ**
- მარტივი ჩეთბოტი ძირითადი სასაუბრო ფუნქციონალით
- მორგებული AI ჩეთბოტი თქვენი გამოყენების შემთხვევისთვის ან ნიშისთვის
- RAG-ით განხორციელებული ჩეთბოტი, გაწვრთნილი თქვენს საკუთარ მონაცემთა ნაკრებზე
- დახვეწილი ჩეთბოტი, მორგებული კონკრეტულ დომენზე ან აუდიტორიაზე
**ხელმისაწვდომი LLM-ები**
თქვენი ჩატბოტი შეიძლება აშენდეს ნებისმიერ მოდელზე, რომელიც საუკეთესოდ შეესაბამება თქვენს საჭიროებებს: LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2, ან OpenAI მოდელები.
**ტექნიკური სტეკი**
- ენა: Python ან Node
- ფრეიმვორკები: LangChain, LlamaIndex
- შუალედური პროგრამა: FastAPI ან Express
- ვექტორული მონაცემთა ბაზები: Pinecone, Chroma, ElasticSearch ან მსგავსი
- ლოკალური მონაცემთა ბაზები: MySQL, MongoDB ან მსგავსი
- ლოკალური LLM ინსტრუმენტები: Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All
ინსტრუმენტების ეს სიგანე ნიშნავს, რომ არქიტექტურა არჩეულია თქვენს პროექტთან შესატყვისად — და არა პირიქით.
**როგორ მუშაობს პროცესი**
შეკვეთის განთავსების შემდეგ, გააზიარეთ თქვენი პროექტის მოკლე აღწერა და ნებისმიერი მონაცემთა ნაკრები, დოკუმენტი ან მოთხოვნა შეკვეთის ჩატის საშუალებით. გუნდი განიხილავს ყველაფერს, დაადასტურებს მოცულობას და შეუდგება მუშაობას. თუ რაიმე გაუგებარია, თქვენ დაგიკავშირდებიან უშუალოდ შეკვეთის მენეჯერის მეშვეობით. მიწოდება მოიცავს სრულ საწყის კოდს, ხოლო Premium დონე ამატებს დეტალურ შიდა კოდის კომენტარებს, რათა თქვენს დეველოპერებს შეეძლოთ კოდის ბაზის შენარჩუნება და გაფართოება თავდაჯერებულად.
**ვისთვის არის ეს**
- დამფუძნებლებისა და პროდუქტის გუნდებისთვის, რომლებსაც სურთ AI ჩატის ჩაშენება თავიანთ პლატფორმაში
- ბიზნესებისთვის, რომლებსაც სჭირდებათ ჩატბოტი, გაწვრთნილი შიდა დოკუმენტაციაზე, ხშირად დასმულ კითხვებზე ან საკუთრების ცოდნის ბაზებზე
- დეველოპერებისთვის, რომლებსაც სურთ მყარი RAG საფუძველი, რომელზეც მათ შეუძლიათ აშენება
- ყველასთვის, ვინც იკვლევს LLM-ზე დაფუძნებულ ავტომატიზაციას კონკრეტულ ნიშაში
გაქვთ პროექტის იდეა? გააზიარეთ ის შეკვეთის ჩატის საშუალებით და გუნდი თქვენთან ერთად იმუშავებს მის რეალიზაციაზე.
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 | ძირითადი | გაძლიერება | პრემიუმი |
|---|---|---|---|
| მიწოდების დრო | 2 დღეები | 3 დღეები | 5 დღეები |
| რევიზიები | 2 | 2 | 1 |
| მარტივი ჩატბოტი ძირითადი სასაუბრო ფუნქციონალით | ✓ | ✕ | ✕ |
| შექმნილია Python-ში LangChain-ის ან LlamaIndex-ის გამოყენებით | ✓ | ✕ | ✕ |
| LLM-ის არჩევანი (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 ან OpenAI) | ✓ | ✕ | ✕ |
| სრული საწყისი კოდი მიწოდებულია | ✓ | ✓ | ✕ |
| FastAPI ან Express middleware ინტეგრაცია | ✓ | ✕ | ✕ |
| 2 შესწორება შედის | ✓ | ✓ | ✕ |
| მორგებული AI ჩატბოტი, მორგებული თქვენს ნიშას ან გამოყენების შემთხვევას | ✕ | ✓ | ✕ |
| RAG pipeline დანერგილია თქვენს მორგებულ მონაცემთა ნაკრებზე | ✕ | ✓ | ✕ |
| ვექტორული მონაცემთა ბაზის ინტეგრაცია (Pinecone, Chroma, ElasticSearch ან მსგავსი) | ✕ | ✓ | ✕ |
| ადგილობრივი მონაცემთა ბაზის მხარდაჭერა (MySQL, MongoDB ან მსგავსი) | ✕ | ✓ | ✕ |
| დახვეწილი ჩატბოტი, რომელიც მორგებულია თქვენს კონკრეტულ ნიშასა და მორგებულ მონაცემთა ნაკრებზე | ✕ | ✕ | ✓ |
| სრული RAG კონვეიერი მოწინავე LLM ინტეგრაციით | ✕ | ✕ | ✓ |
| ვექტორული და ლოკალური მონაცემთა ბაზის ინტეგრაცია | ✕ | ✕ | ✓ |
| ადგილობრივი LLM ინსტრუმენტების მხარდაჭერა (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All) | ✕ | ✕ | ✓ |
| სრული საწყისი კოდი დეტალური inline კოდის კომენტარებით | ✕ | ✕ | ✓ |
| 1 შესწორება შედის | ✕ | ✕ | ✓ |
პორტფოლიო
გამყიდველის ნამუშევრების მაგალითები ამ Zinn-თან დაკავშირებით.
შექმენით მორგებული AI RAG ჩატბოტი LangChain-ისა და Python-ის გამოყენებით
შექმენით მორგებული AI RAG ჩატბოტი LangChain-ისა და Python-ის გამოყენებით
დამატებითი ინფორმაცია
რატომ ამირჩიეთ მე
ინსტრუმენტები, რომლებსაც ვიყენებ
იდეალურია
ხშირად დასმული კითხვები
გთხოვთ, გაუზიაროთ თქვენი პროექტის მოთხოვნების ნათელი აღწერა, ნებისმიერი მონაცემთა ნაკრები ან დოკუმენტი, რომელზეც გსურთ чатბოტის ტრენინგი, თქვენი სასურველი LLM (თუ გაქვთ), და ნებისმიერი ტექნიკური შეზღუდვა, როგორიცაა სასურველი ენა ან ფრეიმვორკი. რაც უფრო მეტი დეტალი მიაწოდებთ, მით უფრო სწრაფად დაიწყება სამუშაო.
ჩეთბოტის აგება შესაძლებელია LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 ან OpenAI მოდელების გამოყენებით. თუ არ ხართ დარწმუნებული, რომელია საუკეთესო თქვენი გამოყენების შემთხვევისთვის, მიუთითეთ თქვენი მოთხოვნები შეკვეთის ჩატში და გაკეთდება რეკომენდაცია.
დიახ — სამივე დონე მოიცავს სრულ საწყის კოდს. Premium დონე დამატებით მოიცავს დეტალურ შიდა კოდის კომენტარებს, რაც თქვენს დეველოპერებს უადვილებს კოდის ბაზის შენარჩუნებასა და გაფართოებას.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) საშუალებას აძლევს ჩატბოტს რეალურ დროში მოითხოვოს თქვენი საკუთარი დოკუმენტები, მონაცემთა ბაზები ან ცოდნის ბაზები, სანამ პასუხს შექმნის. თუ გსურთ, რომ ჩატბოტმა უპასუხოს კითხვებს თქვენი კონკრეტული მონაცემების საფუძველზე და არა ზოგადი ცოდნის, გჭირდებათ RAG — Boost და Premium დონეები ამას მოიცავს.
ძირითადი ფრეიმვორკებია LangChain და LlamaIndex, FastAPI ან Express-ით, როგორც შუალედური პროგრამული უზრუნველყოფა. ვექტორული შენახვისთვის შეიძლება გამოყენებულ იქნას Pinecone, Chroma ან ElasticSearch. მხარდაჭერილი ლოკალური მონაცემთა ბაზები მოიცავს MySQL და MongoDB. ლოკალური LLM ინსტრუმენტები, როგორიცაა Ollama, LM Studio, CPP-Method და GPT4All, ხელმისაწვდომია Premium დონეზე.
ძირითადი და Boost დონეები მოიცავს 2 გადახედვას; Premium დონე მოიცავს 1 გადახედვას. გადახედვა მოიცავს მიწოდებულ კონსტრუქციაში კორექტირებას უკუკავშირის საფუძველზე — ის არ მოიცავს ახალ ფუნქციებს ან ძირითადი ფარგლების ცვლილებას. დამატებითი გადახედვების შეძენა შესაძლებელია დამატებით.
დიახ. ჩეთბოტი აგებულია FastAPI-ის ან Express-ის შუალედური პროგრამული უზრუნველყოფის გამოყენებით, რაც აადვილებს მის ინტეგრირებას API-ის საშუალებით ვებ აპლიკაციებში, შიდა ინსტრუმენტებში ან სხვა პლატფორმებში. ინტეგრაციის კონკრეტული მოთხოვნები წინასწარ უნდა იყოს გაზიარებული, რათა სწორად მოხდეს მათი განსაზღვრა.
თქვენ მიიღებთ შეტყობინებას თქვენი პროექტის დეტალების მოთხოვნით. მას შემდეგ, რაც ყველა საჭირო ინფორმაცია იქნება მოწოდებული, დაიწყება მუშაობა. განვითარების დროს ნებისმიერი შეკითხვა დაისმება შეკვეთის ჩატის საშუალებით. მიწოდება განხორციელდება შეკვეთის მენეჯერის მეშვეობით.
მომხმარებელთა შეფასებები
ნახეთ, რას ამბობენ ჩვენი მომხმარებლები ამ Zinn-ის შესახებ
მადლობა შესანიშნავი სამუშაოსთვის, რომელიც შემისრულეთ.
მხოლოდ შესული მომხმარებლები, რომლებმაც შეიძინეს ეს პროდუქტი, შეუძლიათ დატოვონ შეფასება.
კატეგორიები
Zinner-ის პოლიტიკა
მსგავსი Zinns
მე გავმართავ კონსულტაციას, გამოვიკვლევ და ავაშენებ თქვენს მორგებულ AI აპლიკაციას
მე შევქმნი მორგებულ კომპიუტერულ ხედვას & ღრმა სწავლის გადაწყვეტას Python-ში
