LangChain, LangGraph 및 OpenAI 또는 로컬 오픈소스 LLM으로 구동되는 프로덕션 준비 AI 에이전트를 받으세요 — 소스 코드, 문서 및 작동하는 프론트엔드가 포함됩니다.
맞춤형 AI 에이전트 및 RAG 애플리케이션 구축
선택한 LLM과 통합된 작동하는 AI 에이전트, 인증 및 소스 코드 포함 — 필수 기초.
- AI LLM 모델 통합 (OpenAI API 또는 LLaMA 3 / Mistral과 같은 로컬 LLM)
- 사용자 인증 포함
- FastAPI 백엔드 설정
- React.js / Tailwind 또는 Streamlit의 프론트엔드
- 전체 소스 코드 인수
- 설정 문서 포함
Starter의 모든 기능과 검색 증강 생성 파이프라인이 포함되어 에이전트가 자체 문서 및 데이터를 기반으로 추론합니다.
- 모든 스타터 티어 기능 포함
- 귀하의 문서 또는 지식 기반 위에 구축된 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인
- 정확하고 실시간 응답을 위한 벡터 저장소 통합
- RAG 엔드포인트가 있는 FastAPI 백엔드
- 2차 수정
- 전체 소스 코드 및 문서
완벽한 솔루션: RAG, CRM 또는 데이터베이스 통합, 그리고 안내되고 비즈니스 준비가 된 상호작용을 위한 사전 설정된 대화 여정.
- 모든 RAG Agent 티어 기능 포함
- 라이브 데이터 액세스를 위한 CRM 또는 데이터베이스 통합
- 구조화된 사용자 상호작용을 위한 사전 설정된 대화 여정
- 해당하는 경우 다중 에이전트 또는 고급 LangGraph 워크플로우
- 3차 수정
- 전체 소스 코드, 배포 지침 및 문서
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이 서비스에 대한 주요 정보로 결정을 내리는 데 도움을 드립니다. Zinn Hub에서 생성됨, 판매자가 아님.
가치 위치
AI 프레임워크 스택
LLM 유연성
RAG 가용성
프런트엔드 지원
받으실 내용
전체 설명
실제로 작동하는 지능형 AI 에이전트가 필요한 경우 — 질문에 답하고, 자신의 데이터에서 정보를 검색하고, 워크플로우를 자동화하거나, 고객 대화를 처리하는 에이전트 — 이것이 바로 필요한 서비스입니다.
런던에 기반을 둔 풀스택 AI 엔지니어가 구축한 모든 솔루션은 LangChain, LangGraph, LangSmith 및 FastAPI를 사용하여 맞춤 개발됩니다. OpenAI API를 사용하든 LLaMA 3 또는 Mistral과 같은 로컬 오픈 소스 모델로 모든 것을 비공개로 유지하든, 에이전트는 정확한 요구 사항에 맞게 구성됩니다.
**받으실 내용:**
모든 참여에는 선택한 LLM과 통합된 완전히 작동하는 AI 에이전트, 사용자 인증, 완전한 소스 코드 및 설정 문서가 포함됩니다. 선택한 패키지에 따라 배송에는 자신의 문서에 대해 학습된 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인, 안내된 상호작용을 위한 사전 설정된 대화 여정 및 완전한 CRM 또는 데이터베이스 통합이 포함될 수도 있습니다.
프론트엔드 배포는 React.js 및 Tailwind CSS 또는 Streamlit 인터페이스로 제공됩니다 — 팀의 스택에 맞는 것을 선택하세요. 백엔드는 FastAPI 애플리케이션을 통해 제공되며, 자신의 서버 또는 클라우드 플랫폼에 배포할 수 있습니다.
**프로세스 작동 방식:**
주문 후 요구 사항, 선호하는 LLM(OpenAI 또는 로컬), 에이전트가 작업해야 하는 데이터 또는 문서를 공유하기만 하면 됩니다. 명확하고 직접적인 의사소통은 주문 채팅을 통해 이루어집니다. 정기적인 업데이트를 받게 되며, 모든 등급에 수정이 포함됩니다. 작업 시작 전에 명확히 해야 할 사항이 있으면 즉시 연락을 드릴 것입니다.
**이것은 누구를 위한 것입니다:**
이 서비스는 AI 기반 고객 지원, 내부 지식 기반 에이전트 또는 지능형 자동화를 원하지만 AI 인프라의 복잡성을 직접 관리하고 싶지 않은 스타트업 및 기존 비즈니스에 이상적입니다. 깔끔하고 인계 준비가 된 소스 코드를 원하는 기술 창업가뿐만 아니라 따를 수 있는 문서와 함께 작동하는 솔루션이 필요한 비기술 팀에도 적합합니다.
**이 판매자와 협력해야 하는 이유:**
Zinn Digital은 런던 기반의 AI 엔지니어링 회사로, 생성형 AI, 맞춤형 챗봇, RAG 시스템, 멀티 에이전트 LangGraph 워크플로우를 전문으로 합니다. 모든 프로젝트는 완전한 소스 코드와 함께 제공되므로 당신이 지불한 것을 소유합니다. 솔루션은 실제 비즈니스 시스템과 통합되도록 구축되며, 단순한 개념 증명만을 위한 것이 아닙니다.
Zinner 품질 보증
모든 Zinner는 플랫폼에 참여하기 전에 검토 및 승인됩니다.
모든 서비스는 당사의 품질 보증 약속으로 뒷받침됩니다.
배송된 작업을 승인할 때까지 결제가 보호됩니다.
패키지 비교
| 기능 | 스타터 AI 에이전트 | RAG 에이전트 | 완전한 AI 시스템 |
|---|---|---|---|
| 배송 시간 | 7일 | 14일 | 21일 |
| 수정 | 1 | 2 | 3 |
| AI LLM 모델 통합(OpenAI API 또는 LLaMA 3 / Mistral과 같은 로컬 LLM) | ✓ | ✕ | ✕ |
| 사용자 인증 포함 | ✓ | ✕ | ✕ |
| FastAPI 백엔드 설정 | ✓ | ✕ | ✕ |
| React.js / Tailwind 또는 Streamlit의 프론트엔드 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 전체 소스 코드 인수 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 설정 문서 포함 | ✓ | ✕ | ✕ |
| 모든 스타터 티어 기능 포함 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 문서 또는 지식 기반에 구축된 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 정확하고 실시간 응답을 위한 벡터 스토어 통합 | ✕ | ✓ | ✕ |
| FastAPI backend with RAG endpoints | ✕ | ✓ | ✕ |
| 2회 수정 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 완전한 소스 코드 및 문서 | ✕ | ✓ | ✕ |
| 모든 RAG Agent 티어 기능 포함 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 실시간 데이터 액세스를 위한 CRM 또는 데이터베이스 통합 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 구조화된 사용자 상호작용을 위한 사전 설정된 대화 여정 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 해당하는 경우 다중 에이전트 또는 고급 LangGraph 워크플로 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 3회 수정 | ✕ | ✕ | ✓ |
| 전체 소스 코드, 배포 지침 및 문서 | ✕ | ✕ | ✓ |
포트폴리오
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제가 사용하는 도구
완벽한 대상
자주 묻는 질문
AI 에이전트는 질문에 답하고, 정보를 검색하고, 반복적인 워크플로우를 자동화하거나, 고객 대화를 처리할 수 있는 지능형 프로그램으로, 모두 AI 언어 모델에 의해 구동됩니다. OpenAI API(클라우드 기반) 또는 LLaMA 3 또는 Mistral과 같은 로컬 오픈 소스 모델을 사용하여 완전한 데이터 프라이버시를 위해 구동될 수 있습니다.
OpenAI API는 클라우드 호스팅되며 빠르고 API 키가 필요합니다. 데이터는 OpenAI 서버에서 처리됩니다. 로컬 LLM(예: LLaMA 3, Mistral 또는 Vicuna)은 사용자 자신의 머신 또는 개인 서버에서 실행되므로 데이터가 환경을 벗어나지 않으며 지속적인 API 비용이 발생하지 않습니다. 올바른 선택은 개인 정보 보호 요구 사항 및 인프라에 따라 달라집니다.
RAG(검색 증강 생성)는 자신의 문서에 대한 벡터 기반 검색을 생성형 AI 모델과 결합합니다. AI가 추측하거나 환각을 일으키는 대신 응답을 생성하기 전에 지식 기반에서 직접 정확한 정보를 검색합니다. 이는 고객 지원 에이전트, 내부 FAQ 및 정확성이 중요한 모든 시나리오에 필수적입니다.
주문 후 다음을 공유해 주세요: 프로젝트 요구 사항 및 목표, 선호하는 LLM(OpenAI API 키 또는 로컬 모델 선호도), 에이전트가 작업해야 하는 문서 또는 데이터(RAG 프로젝트용), 선호하는 프론트엔드(React.js 또는 Streamlit). 불분명한 점이 있으면 작업 시작 전에 주문 채팅을 통해 연락을 드릴 것입니다.
예. 백엔드는 FastAPI로 구축되었으며 자신의 서버 또는 클라우드 플랫폼에 배포할 수 있으므로 웹 애플리케이션 또는 API 엔드포인트를 통해 에이전트에 액세스할 수 있습니다. Full AI System 계층에는 배포 지침이 표준으로 포함되어 있습니다.
예 — 모든 티어에 전체 소스 코드가 포함됩니다. 생성된 모든 코드에 대한 완전한 소유권과 설정 문서를 받으므로 팀이 독립적으로 유지 관리, 확장 또는 수정할 수 있습니다.
각 패키지에 명시된 대로 수정이 포함됩니다 (Starter의 경우 1회, RAG Agent의 경우 2회, Full AI System의 경우 3회). 수정은 원래 브리핑을 기반으로 제공된 작업에 대한 조정을 다룹니다. 합의된 요구 사항을 벗어나는 중대한 범위 변경은 새로운 요청으로 처리되며 주문 채팅을 통해 논의됩니다.
프론트엔드는 React.js와 Tailwind CSS, 순수 HTML/CSS/JavaScript 또는 Streamlit으로 구축할 수 있습니다 — 선호도와 필요한 인터페이스의 복잡성에 따라 다릅니다. 이는 초기 요구사항 논의 중에 확인됩니다.
고객 리뷰
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훌륭한 전문가이며, 여러 프로젝트에서 저를 도와주었습니다.
Syed와 함께 일하게 되어 정말 기뻤습니다. 그는 제 요구 사항을 명확하게 이해했을 뿐만 아니라 뛰어난 품질로 프로젝트를 제시간에 완료했습니다. 전체 과정에서 그는 제가 요청한 모든 변경 사항에 대해 인내심 있고 세심하며 수용적이었습니다. 그의 의사소통은 훌륭했으며, 작업의 모든 단계에서 제가 만족하는지 지속적으로 확인했습니다. Syed는 전문성, 강한 직업 윤리, 세부 사항에 대한 주의, 뛰어난 문제 해결 능력을 보여주었습니다. 뛰어난 결과를 제공하려는 그의 헌신과 노력에 감명받았습니다. 신뢰할 수 있고 숙련된 전문가를 고용하려는 모든 사람에게 Syed를 강력히 추천합니다.
Syed는 RAG를 위해 뛰어난 작업을 수행했습니다. 그는 매우 세심하고 정확했으며, 진행하기 전에 항상 요구 사항을 완전히 이해했는지 확인했습니다. 전체 프로젝트 내내 의사소통은 원활하고 전문적이었습니다. 강력히 추천합니다. 저는 분명히 그와 다시 일할 것입니다!
Zain은 CareAs AI 플랫폼을 위한 탁월한 MVP를 제공했습니다. 그는 1부터 4까지 모든 마일스톤을 승인 기준에 정확히 맞춰 완료했으며, 제가 놓쳤던 항목까지 수정했습니다. 그는 강력한 FastAPI 백엔드, 인용문, 임상 규칙 검사 기능을 갖춘 신뢰할 수 있는 RAG 케어 플랜 엔진, 그리고 22개의 페이지로 구성된 깔끔한 React UI를 구축했습니다. Azure 배포는 CI/CD, Blob Storage, 보안 구성 및 모델 전환을 통해 원활하게 이루어졌습니다. 의사소통은 명확했고, 자주 데모를 보여주었으며, 문제를 신속하게 해결했고, 영국 요양원 및 CQC 요구 사항을 이해했습니다. 전문적이고 숙련된 그와 미래 기능에 대해 다시 협력하게 되어 기쁩니다.
그와 함께 일하는 것을 좋아합니다.
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