Zinn Hub
0
Twój Koszyk
0

At a Glance

Kluczowe szczegóły dotyczące tej usługi, które pomogą Ci podjąć decyzję. Wygenerowane przez Zinn Hub, a nie przez sprzedawcę.

Podstawowa technologia

LlamaIndex + LangChain + RAG
Zbudowany na wiodących otwartych frameworkach LlamaIndex i LangChain, z pełnym pokryciem potoku RAG od pozyskiwania danych i wektoryzacji po integrację z LLM.

Opcje wdrożenia

Lokalnie lub w chmurze (AWS, GCP, Azure)
Pakiet podstawowy dostarcza lokalnie wdrożoną aplikację RAG, z możliwością wdrożenia w chmurze na głównych platformach poprzez poziomy uaktualnień.

Czas realizacji i poprawki

7 dni | 0 poprawek (podstawa)
Pakiet Brązowy dostarczany jest w ciągu 7 dni bez poprawek. Ulepszenia Boost i Premium wydłużają dostawę do 21 lub 60 dni i dodają po 1 poprawce.

Zakres dopasowania

Ograniczone przypadki użycia automatyzacji
Pakiet podstawowy jest wyraźnie przeznaczony dla ograniczonych wymagań biznesowych w zakresie automatyzacji — kupujący z złożonymi lub wielkoskalowymi potrzebami RAG powinni omówić ulepszone pakiety przed złożeniem zamówienia.

Co otrzymasz

Formaty:
Niestandardowy kod
Pliki cyfrowe
Raport pisemny
Metoda dostawy:
Menedżer zamówień
Uwagi: Działająca aplikacja RAG jest dostarczana jako kod źródłowy i pliki konfiguracyjne za pośrednictwem menedżera zamówień, wraz z instrukcjami wdrażania i dokumentacją operacyjną. Kompilacje wdrożone w chmurze obejmują poświadczenia dostępu lub link do aktywnego środowiska udostępniony bezpiecznie przez czat zamówienia. Opcjonalny pisemny raport techniczny obejmujący architekturę potoku jest dostępny jako dodatek.

Pełny opis

Twoje dane zawierają odpowiedzi, których Twój zespół szuka godzinami. Niestandardowa aplikacja LLM RAG (Retrieval Augmented Generation) to zmienia — przekształcając Twoje dokumenty, bazy danych i bazy wiedzy w inteligentny system, który na żądanie pobiera precyzyjne, kontekstowe odpowiedzi. To właśnie oferuje ta usługa.

Wykorzystując LlamaIndex i LangChain jako podstawowe frameworki, każda aplikacja jest projektowana kompleksowo: od pozyskiwania danych i wektoryzacji po integrację i wdrożenie LLM. Niezależnie od tego, czy potrzebujesz lokalnie wdrożonego dowodu koncepcji, czy w pełni hostowanego w chmurze systemu produkcyjnego, rozwiązanie jest dostosowane do Twoich wymagań.

**Co jest zawarte we wszystkich poziomach:**
Każde zlecenie obejmuje pełny potok RAG — ładowanie i dzielenie dokumentów, generowanie osadzeń, konfigurację wektorowej bazy danych, logikę wyszukiwania i integrację zapytań LLM. Poziom podstawowy dostarcza ukierunkowaną, lokalnie wdrożoną aplikację RAG, dostosowaną do określonego, ograniczonego przypadku użycia automatyzacji, zapewniając działający system, który można natychmiast przetestować i zweryfikować.

Poziom Standardowy skaluje to do bardziej wydajnej aplikacji wdrożonej w chmurze o szerszym zakresie, hostowanej na AWS, GCP lub Azure, z jedną rundą poprawek w celu dopracowania zachowania po początkowej dostawie. Poziom Full Build uwzględnia złożone wymagania klasy korporacyjnej — większe wolumeny danych, bardziej wyrafinowane strategie wyszukiwania, pozyskiwanie z wielu źródeł i pełną optymalizację środowiska produkcyjnego — z kompleksowym wdrożeniem, wsparciem i jedną poprawką w zestawie.

**Jak to działa:**
Po złożeniu zamówienia, udostępnij szczegóły projektu poprzez czat zamówienia — swoje źródła danych, pytania, na które system musi odpowiedzieć, oraz preferowane środowisko wdrożenia. Budowa przebiega przez etap określania zakresu, konstrukcję potoku, testowanie i dostarczenie działającej aplikacji wraz z przejrzystą dokumentacją, aby Twój zespół mógł ją pewnie obsługiwać.

**Dla kogo jest ta usługa:**
Ta usługa jest odpowiednia dla firm i deweloperów, którzy chcą odblokować wartość ukrytą w ich wewnętrznych dokumentach, katalogach produktów, bazach wiedzy lub danych operacyjnych — bez konieczności budowania stosu RAG od podstaw. Jest równie dobrze dopasowana do założycieli technicznych walidujących koncepcję produktu AI, jak i do ugruntowanych organizacji dodających inteligentne wyszukiwanie lub automatyzację do istniejących przepływów pracy.

**Dlaczego Zinn Digital:**
Dzięki głębokiemu doświadczeniu praktycznemu w LlamaIndex, LangChain, wiodących bazach danych wektorowych i platformach chmurowych, w tym AWS, GCP i Azure, zawsze skupiamy się na solidnych, skalowalnych potokach zbudowanych do rzeczywistego użytku — a nie na demonstracjach. Każda aplikacja jest zoptymalizowana pod kątem środowiska produkcyjnego, w którym będzie działać, a wsparcie jest dostępne za pośrednictwem kanału zamówień przez cały okres budowy.

Skontaktuj się z nami za pośrednictwem czatu zamówienia przed złożeniem zamówienia, jeśli nie masz pewności, który poziom odpowiada Twoim wymaganiom — to zapewni uzgodnienie odpowiedniego zakresu przed rozpoczęciem pracy.

Gwarancja Jakości Zinner

Zweryfikowany Profesjonalista
Każdy Zinner jest sprawdzany i zatwierdzany przed dołączeniem do platformy.
Gwarantowana Jakość Pracy
Wszystkie usługi są objęte naszym zobowiązaniem do zapewnienia jakości.
Bezpieczna płatność
Twoja płatność jest chroniona do momentu zatwierdzenia dostarczonej pracy.

Porównaj Pakiety

FunkcjaBudowa lokalnaCloud BuildPełna produkcja
Czas dostawy7 dni21 dni60 dni
Poprawki011
Podstawowa aplikacja LLM RAG dostosowana do określonych wymagań biznesowych
Pełny potok: pozyskiwanie danych, dzielenie na fragmenty, wektoryzacja i integracja LLM
Wdrożenie lokalne — działa na Twojej maszynie lub w środowisku lokalnym
LlamaIndex i LangChain jako podstawowe frameworki
Konfiguracja bazy danych wektorowych i logika wyszukiwania w zestawie
Dokumentacja dostawy, abyś mógł obsługiwać system
Wszystko w Local Build, skalowane dla szerszego zakresu i przypadku użycia
Wdrożenie w chmurze na AWS, GCP lub Azure — Twój wybór
Zoptymalizowany potok pobierania dla lepszej wydajności zapytań
Bezproblemowe zarządzanie chmurą i konfiguracja środowiska
Jedna runda poprawek po początkowej dostawie w celu dopracowania zachowania systemu
Dołączona dokumentacja dostawy i uwagi dotyczące wdrożenia
Kompleksowy potok RAG dla złożonych, wysokowolumenowych lub wieloźródłowych wymagań
Zaawansowane strategie wyszukiwania i optymalizacja wydajności środowiska produkcyjnego
Pobieranie danych z wielu źródeł: dokumenty, bazy danych i bazy wiedzy
Pełne wdrożenie i zarządzanie w chmurze na AWS, GCP lub Azure
Bieżące wsparcie i wskazówki dotyczące konserwacji za pośrednictwem kanału zamówień
Jedna runda poprawek plus kompleksowa dokumentacja dostawy

Portfolio

Przykłady prac sprzedawcy związanych z tym Zinnem.

Zbuduj niestandardową aplikację LLM RAG z LlamaIndex i LangChain

Zbuduj niestandardową aplikację LLM RAG z LlamaIndex i LangChain

Dodatkowe informacje

Dlaczego mnie wybrać

Kompleksowa ekspertyza RAG:Każdy etap potoku RAG jest objęty wewnętrznie — od pozyskiwania i dzielenia danych, poprzez wektoryzację, logikę wyszukiwania, integrację LLM i ostateczne wdrożenie. Bez przekazywania, bez luk.
Sprawdzone ramy:LlamaIndex, LangChain i wiodące bazy danych wektorowych — praktyczne, przetestowane w produkcji doświadczenie z narzędziami, które mają znaczenie.
Elastyczność platformy chmurowej:Obsługiwane są wszystkie wdrożenia AWS, GCP i Azure — aplikacja jest zoptymalizowana pod kątem wybranego środowiska.

Narzędzia, których używam

Frameworki RAG:LlamaIndex, LangChain
Platformy chmurowe:AWS, GCP (Google Cloud Platform), Microsoft Azure
Podstawowe technologie:Bazy danych wektorowe, interfejsy API LLM (w tym modele kompatybilne z OpenAI), Python

Idealny dla

Idealni klienci:Firmy z dużymi wewnętrznymi bibliotekami dokumentów lub bazami wiedzy, Założyciele techniczni tworzący produkty oparte na sztucznej inteligencji, Zespoły dodające inteligentne wyszukiwanie lub pytania i odpowiedzi do istniejących przepływów pracy, Organizacje automatyzujące powtarzalne zadania wyszukiwania informacji, Deweloperzy, którzy chcą gotowego do produkcji systemu RAG bez budowania od podstaw

Często zadawane pytania

Tak — jest to zdecydowanie zalecane. Aplikacje RAG różnią się znacznie złożonością w zależności od źródeł danych, wymagań dotyczących zapytań i środowiska wdrożenia. Krótka rozmowa za pośrednictwem czatu zamówienia przed złożeniem zamówienia zapewnia wybór odpowiedniego poziomu i jasne uzgodnienie zakresu, unikając wszelkich opóźnień po rozpoczęciu budowy.

Będziesz musiał udostępnić szczegóły swoich źródeł danych (np. pliki PDF, bazy danych, pliki tekstowe, treści internetowe), jasny opis pytań lub zadań, które system powinien obsługiwać, preferowane środowisko wdrożenia (lokalne lub chmurowe) oraz wszelkie istniejące ograniczenia techniczne lub preferencje dotyczące stosu. Im więcej kontekstu dostarczysz, tym szybciej i dokładniej aplikacja zostanie zaprojektowana i zbudowana.

Obsługiwane są AWS, GCP (Google Cloud Platform) i Azure. Możesz określić preferowaną platformę podczas udostępniania szczegółów projektu, a wdrożenie zostanie skonfigurowane i zoptymalizowane dla tego środowiska.

Wdrożenie lokalne oznacza, że aplikacja działa w całości na Twojej maszynie lub w infrastrukturze lokalnej — przydatne do testowania, danych wrażliwych na prywatność lub narzędzi wewnętrznych bez zależności od chmury. Wdrożenie w chmurze hostuje aplikację na AWS, GCP lub Azure, dzięki czemu jest ona dostępna zdalnie, bardziej skalowalna i łatwiejsza do integracji z innymi usługami. Poziomy 2 i 3 obejmują wdrożenie w chmurze.

Poziom Local Build nie obejmuje poprawek, ponieważ jego cena jest ustalona dla ściśle określonego, jasno zdefiniowanego wymagania. Dlatego ważne jest, aby uzgodnić zakres przed rozpoczęciem zamówienia. Poziomy Cloud Build i Full Production Build obejmują jedną rundę poprawek po początkowej dostawie.

Głównymi frameworkami są LlamaIndex i LangChain, które obsługują architekturę potoku RAG. Są one sparowane z odpowiednimi wektorowymi bazami danych do przechowywania i pobierania osadzeń oraz zintegrowane z wybranym LLM. Wdrożenia w chmurze wykorzystują usługi AWS, GCP lub Azure w zależności od potrzeb.

Otrzymasz działającą aplikację RAG (kod źródłowy i pliki konfiguracyjne), instrukcje wdrażania lub wdrożone na żywo środowisko w zależności od Twojego poziomu oraz dokumentację obejmującą strukturę potoku i sposób obsługi systemu. Pisemny raport techniczny można również dodać jako opcjonalny dodatek.

Tak. Potok RAG jest dostosowany do Twoich konkretnych danych, wzorców zapytań i wymagań biznesowych, niezależnie od branży. Typowe przypadki użycia obejmują wyszukiwanie w wewnętrznej bazie wiedzy, pytania i odpowiedzi dotyczące dokumentów, zautomatyzowane narzędzia obsługi klienta i zapytania dotyczące danych operacyjnych — ale konstrukcja jest całkowicie kształtowana wokół tego, co wnosisz do projektu.

Opinie klientów

Sprawdź, co nasi klienci mówią o tym Zinn

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

Profesjonalista oddany mojemu projektowi. Wyjątkowa praca.

Profesjonalny w każdym detalu

Neil spełnił wszystkie wymagania i wykonał znakomitą pracę.

Jego profesjonalizm, zrozumienie potrzeb i energia, by przekształcić pomysł w rzeczywistość, są absolutnie wyjątkowe.

Pracuję z Neilem od prawie dwóch miesięcy i gorąco polecam jego utalentowaną pracę.

Tylko zalogowani klienci, którzy zakupili ten produkt, mogą zostawić opinię.

Kategorie

Polityka Zinner

Twórz niestandardowe modele Llm Rag za pomocą Llamaindex i Langchain

Tylko zalogowani klienci, którzy zakupili ten produkt, mogą zostawić opinię.

Opcje i zamówienie

Pobierz aplikację Zinn Hub

Powiadomienia · Szybszy dostęp · Pełny ekran

Naciśnij Udostępnij w przeglądarce

➜ Następnie naciśnij "Add to Home Screen"