Obțineți un chatbot AI personalizat, cu recuperare augmentată, construit în Python folosind LangChain, LlamaIndex și propriile date — de la un simplu bot conversațional la o soluție complet ajustată, livrată cu cod sursă.
Voi construi un Chatbot AI RAG personalizat cu LangChain și Python
Un chatbot AI simplu, funcțional, cu cod sursă inclus.
- Chatbot simplu cu funcționalitate conversațională de bază
- Construit în Python folosind LangChain sau LlamaIndex
- Alegerea LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 sau OpenAI)
- Cod sursă complet livrat
- Integrare middleware FastAPI sau Express
- 2 revizii incluse
Un chatbot AI personalizat cu RAG pe propriul set de date, fereastră de livrare extinsă.
- Chatbot AI personalizat, adaptat nișei sau cazului dvs. de utilizare
- Pipeline RAG implementat pe setul dvs. de date personalizat
- Integrare baze de date vectoriale (Pinecone, Chroma, ElasticSearch sau similar)
- Suport pentru baze de date locale (MySQL, MongoDB sau similar)
- Cod sursă complet livrat
- 2 revizii incluse
Un chatbot RAG complet optimizat pe setul dvs. de date personalizat, cu comentarii detaliate în cod.
- Chatbot fin reglat, aliniat la nișa dvs. specifică și la setul de date personalizat
- Pipeline RAG complet cu integrare LLM avansată
- Integrarea bazei de date vectoriale și locale
- Suport pentru instrumente LLM locale (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All)
- Cod sursă complet cu comentarii detaliate în linie
- 1 revizie inclusă
Cere o ofertă personalizată
Conectați-vă pentru a solicita o ofertă personalizată
Creați un cont gratuit sau conectați-vă pentru a solicita o ofertă personalizată de la acest Zinner.
Autentificare / ÎnregistrarePune o întrebare înainte de vânzare
Conectați-vă pentru a pune o întrebare
Pentru a reduce spam-ul pe platformă, mesajele pre-vânzare pot fi trimise doar de utilizatorii autentificați.
Creați un cont gratuit sau conectați-vă pentru a trimite un mesaj direct acestui Zinner.
Autentificare / ÎnregistrareAutentificare necesară
Creați un cont gratuit sau conectați-vă pentru a trimite un mesaj acestui Zinner.
Autentificare / ÎnregistrareAutentificare necesară
Creați un cont gratuit sau conectați-vă pentru a solicita o ofertă personalizată.
Autentificare / ÎnregistrareDintr-o privire
Detalii cheie despre acest serviciu pentru a vă ajuta să decideți. Generat de Zinn Hub, nu de vânzător.
Poziția valorii
Tip de arhitectură
Opțiuni LLM
Proprietate și cod
Cel mai bun pentru
Ce veți primi
Descriere completă
Ai nevoie de un chatbot inteligent care să înțeleagă cu adevărat datele tale, nișa ta și utilizatorii tăi — nu un widget generic, gata de utilizare. Exact asta oferă acest serviciu: un chatbot AI personalizat, bazat pe Generare Augmentată cu Recuperare (RAG), creat în Python de o echipă de dezvoltare AI din Londra, cu expertiză profundă în LangChain, LlamaIndex și modele lingvistice mari.
Fie că începeți de la zero cu o interfață conversațională simplă sau aveți nevoie de o conductă RAG sofisticată care să ingereze propriul set de date proprietar, acest serviciu acoperă întregul spectru. Fiecare livrabil este însoțit de un cod sursă curat, funcțional, astfel încât dețineți ceea ce ați plătit.
**Ce puteți obține construit**
- Chatbot simplu cu funcționalitate conversațională de bază
- Chatbot AI personalizat, adaptat cazului dvs. de utilizare sau nișei
- Chatbot implementat RAG, antrenat pe propriul set de date personalizat
- Chatbot fin reglat, aliniat unui domeniu sau public specific
**LLM-uri disponibile**
Chatbot-ul tău poate fi construit pe orice model se potrivește cel mai bine nevoilor tale: LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 sau modele OpenAI.
**Stack Tehnologic**
- Limbaj: Python sau Node
- Framework-uri: LangChain, LlamaIndex
- Middleware: FastAPI sau Express
- Baze de date vectoriale: Pinecone, Chroma, ElasticSearch sau similar
- Baze de date locale: MySQL, MongoDB sau similar
- Instrumente LLM locale: Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All
Această gamă largă de instrumente înseamnă că arhitectura este aleasă pentru a se potrivi proiectului dumneavoastră – nu invers.
**Cum funcționează procesul**
După ce plasați comanda, partajați brief-ul proiectului și orice seturi de date, documente sau cerințe prin chatul de comandă. Echipa va examina totul, va confirma domeniul de aplicare și va începe lucrul. Dacă ceva este neclar, veți fi contactat direct prin managerul de comenzi. Livrarea include codul sursă complet, iar nivelul Premium adaugă comentarii detaliate în cod, astfel încât proprii dezvoltatori să poată menține și extinde baza de cod cu încredere.
**Pentru cine este acest lucru**
- Fondatori și echipe de produs care doresc să integreze chat-ul AI în platforma lor
- Afaceri care au nevoie de un chatbot antrenat pe documentație internă, întrebări frecvente sau baze de cunoștințe proprietare
- Dezvoltatori care doresc o bază RAG solidă pe care să poată construi
- Oricine explorează automatizarea bazată pe LLM într-o nișă specifică
Aveți o idee de proiect? Împărtășiți-o prin chat-ul de comandă și echipa va lucra cu dumneavoastră pentru a o transforma în realitate.
Garanția calității Zinner
Fiecare Zinner este revizuit și aprobat înainte de a se alătura platformei.
Toate serviciile sunt susținute de angajamentul nostru de asigurare a calității.
Plata dvs. este protejată până când aprobați lucrarea livrată.
Comparați pachetele
| Caracteristică | De bază | Impulsionare | Premium |
|---|---|---|---|
| Timp de livrare | 2 zile | 3 zile | 5 zile |
| Revizuiri | 2 | 2 | 1 |
| Chatbot simplu cu funcționalitate conversațională de bază | ✓ | ✕ | ✕ |
| Construit în Python folosind LangChain sau LlamaIndex | ✓ | ✕ | ✕ |
| Alegerea LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 sau OpenAI) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Cod sursă complet livrat | ✓ | ✓ | ✕ |
| Integrare middleware FastAPI sau Express | ✓ | ✕ | ✕ |
| 2 revizii incluse | ✓ | ✓ | ✕ |
| Chatbot AI personalizat, adaptat nișei sau cazului dvs. de utilizare | ✕ | ✓ | ✕ |
| Pipeline RAG implementat pe setul dvs. de date personalizat | ✕ | ✓ | ✕ |
| Integrare baze de date vectoriale (Pinecone, Chroma, ElasticSearch sau similar) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Suport pentru baze de date locale (MySQL, MongoDB sau similar) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Chatbot ajustat la nișa dvs. specifică și la setul de date personalizat | ✕ | ✕ | ✓ |
| Pipeline RAG complet cu integrare avansată LLM | ✕ | ✕ | ✓ |
| Integrare vector și bază de date locală | ✕ | ✕ | ✓ |
| Suport pentru instrumente LLM locale (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Cod sursă complet cu comentarii detaliate în linie | ✕ | ✕ | ✓ |
| 1 revizie inclusă | ✕ | ✕ | ✓ |
Portofoliu
Exemple de lucrări ale vânzătorului legate de acest Zinn.
Construiți un Chatbot AI RAG personalizat cu LangChain și Python
Construiți un Chatbot AI RAG personalizat cu LangChain și Python
Informații suplimentare
De ce să mă alegi pe mine
Instrumente pe care le folosesc
Perfect pentru
Întrebări frecvente
Vă rugăm să partajați o descriere clară a cerințelor proiectului dumneavoastră, orice seturi de date sau documente pe care doriți să fie antrenat chatbot-ul, LLM-ul preferat (dacă aveți unul) și orice constrângeri tehnice, cum ar fi limba sau cadrul preferat. Cu cât oferiți mai multe detalii, cu atât munca poate începe mai repede.
Chatbot-ul poate fi construit folosind modele LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 sau OpenAI. Dacă nu ești sigur care este cel mai bun pentru cazul tău de utilizare, menționează cerințele tale în chat-ul comenzii și se va face o recomandare.
Da — toate cele trei niveluri includ codul sursă complet. Nivelul Premium include, în plus, comentarii detaliate în cod, facilitând menținerea și extinderea bazei de cod de către proprii dezvoltatori.
Generarea augmentată cu recuperare (RAG) permite chatbot-ului să interogheze propriile documente, baze de date sau baze de cunoștințe în timp real înainte de a genera un răspuns. Dacă doriți ca chatbot-ul să răspundă la întrebări pe baza datelor dvs. specifice, mai degrabă decât a cunoștințelor generale, aveți nevoie de RAG — nivelurile Boost și Premium acoperă acest lucru.
Framework-urile de bază sunt LangChain și LlamaIndex, cu FastAPI sau Express ca middleware. Pentru stocarea vectorială, se pot utiliza Pinecone, Chroma sau ElasticSearch. Bazele de date locale acceptate includ MySQL și MongoDB. Instrumentele LLM locale, cum ar fi Ollama, LM Studio, CPP-Method și GPT4All, sunt disponibile la nivelul Premium.
Nivelurile Basic și Boost includ 2 revizii; nivelul Premium include 1 revizie. O revizie acoperă ajustările la construcția livrată pe baza feedback-ului – nu acoperă funcții noi sau o modificare a scopului principal. Reviziile suplimentare pot fi achiziționate ca un add-on.
Da. Chatbot-ul este construit cu middleware FastAPI sau Express, ceea ce îl face ușor de integrat prin API în aplicații web, instrumente interne sau alte platforme. Cerințele specifice de integrare ar trebui comunicate în avans, astfel încât să poată fi definite corect.
Veți primi un mesaj prin care vi se vor solicita detaliile proiectului. Odată ce toate informațiile necesare sunt furnizate, munca începe. Orice întrebări în timpul dezvoltării vor fi adresate prin chat-ul comenzii. Livrarea se va face prin managerul de comenzi.
Recenzii clienți
Vezi ce spun clienții noștri despre acest Zinn
Vă mulțumesc pentru munca excelentă pe care mi-ați livrat-o.
Doar clienții autentificați care au achiziționat acest produs pot lăsa o recenzie.
Categorii
Politici Zinner
Zinns similare
Voi construi soluția dumneavoastră de Machine Learning sau Deep Learning în Python sau R
