Получите индивидуальный AI-чатбот с поиском по контексту, разработанный на Python с использованием LangChain, LlamaIndex и ваших собственных данных — от простого диалогового бота до полностью настроенного решения с исходным кодом.
Я создам пользовательского чат-бота AI RAG с LangChain и Python
Простой, функциональный чат-бот с ИИ, включающий исходный код.
- Простой чат-бот с основной функциональностью диалога
- Создано на Python с использованием LangChain или LlamaIndex
- Выбор LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 или OpenAI)
- Полный исходный код доставлен
- Интеграция middleware FastAPI или Express
- 2 правок включено
Пользовательский чат-бот с ИИ с RAG на вашем собственном наборе данных, расширенное окно доставки.
- Пользовательский чат-бот на основе ИИ, адаптированный к вашей нише или варианту использования
- RAG конвейер реализован на вашем пользовательском наборе данных
- Интеграция векторной базы данных (Pinecone, Chroma, ElasticSearch или аналогичные)
- Поддержка локальных баз данных (MySQL, MongoDB или аналогичные)
- Полный исходный код доставлен
- 2 правок включено
Полностью настроенный чат-бот RAG на вашем пользовательском наборе данных с подробными комментариями к коду.
- Тонко настроенный чат-бот, адаптированный к вашей конкретной нише и пользовательскому набору данных
- Полный конвейер RAG с продвинутой интеграцией LLM
- Интеграция векторной и локальной базы данных
- Поддержка инструментов локальных LLM (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All)
- Полный исходный код с подробными встроенными комментариями к коду
- 1 включена ревизия
Запросить индивидуальное предложение
Войдите, чтобы запросить пользовательское предложение
Создайте бесплатный аккаунт или войдите, чтобы запросить персонализированное предложение от этого Zinner.
Войти / ЗарегистрироватьсяЗадать вопрос перед покупкой
Войдите, чтобы задать вопрос
Чтобы снизить спам на платформе, сообщения перед продажей могут отправлять только авторизованные пользователи.
Создайте бесплатный аккаунт или войдите, чтобы написать сообщение этому Zinner напрямую.
Войти / ЗарегистрироватьсяТребуется вход
Создайте бесплатный аккаунт или войдите, чтобы написать сообщение этому Zinner.
Войти / ЗарегистрироватьсяТребуется вход
Создайте бесплатный аккаунт или войдите, чтобы запросить персонализированное предложение.
Войти / ЗарегистрироватьсяС первого взгляда
Ключевые детали об этой услуге, которые помогут вам решить. Создано Zinn Hub, не продавцом.
Позиция по стоимости
Тип архитектуры
Варианты LLM
Владение и код
Лучше всего для
Что вы получите
Полное описание
Вам нужен интеллектуальный чат-бот, который действительно понимает ваши данные, вашу нишу и ваших пользователей — а не обычный готовый виджет. Именно это и предоставляет данная услуга: специально разработанный чат-бот с искусственным интеллектом, работающий на основе генерации с дополненным извлечением (RAG), созданный на Python командой разработчиков ИИ из Лондона с глубоким опытом в LangChain, LlamaIndex и больших языковых моделях.
Независимо от того, начинаете ли вы с нуля с простым разговорным интерфейсом или вам нужна сложная RAG-система, использующая ваш собственный проприетарный набор данных, эта услуга охватывает весь спектр. Каждая поставка поставляется с чистым, рабочим исходным кодом, так что вы владеете тем, за что заплатили.
**Что вы можете получить**
- Простой чат-бот с базовой функциональностью для общения
- Пользовательский чат-бот, адаптированный под ваш сценарий использования или нишу
- Чат-бот с реализованной RAG, обученный на вашем собственном наборе данных
- Тонко настроенный чат-бот, ориентированный на конкретный домен или аудиторию
**Доступные LLM**
Ваш чат-бот может быть построен на любой модели, которая наилучшим образом соответствует вашим потребностям: LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 или модели OpenAI.
**Технический стек**
- Язык: Python или Node
- Фреймворки: LangChain, LlamaIndex
- Промежуточное ПО: FastAPI или Express
- Векторные базы данных: Pinecone, Chroma, ElasticSearch или аналогичные
- Локальные базы данных: MySQL, MongoDB или аналогичные
- Локальные инструменты LLM: Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All
Такой широкий набор инструментов означает, что архитектура выбирается в соответствии с вашим проектом, а не наоборот.
**Как работает процесс**
После размещения заказа поделитесь своим техническим заданием и любыми наборами данных, документами или требованиями через чат заказа. Команда рассмотрит все, подтвердит объем работ и приступит к работе. Если что-то неясно, с вами свяжутся напрямую через менеджера заказа. Доставка включает полный исходный код, а уровень Premium добавляет подробные встроенные комментарии к коду, чтобы ваши собственные разработчики могли уверенно поддерживать и расширять кодовую базу.
**Для кого это**
- Основатели и продуктовые команды, желающие встроить чат с ИИ в свою платформу
- Компании, которым нужен чат-бот, обученный на внутренней документации, часто задаваемых вопросах или проприетарных базах знаний
- Разработчики, которым нужна прочная основа RAG, на которой они могут строить
- Все, кто исследует автоматизацию на основе LLM в определенной нише
Есть идея проекта? Поделитесь ею в чате заказа, и команда будет работать с вами, чтобы воплотить ее в жизнь.
Гарантия качества Zinner
Каждый Zinner проверяется и одобряется перед присоединением к платформе.
Все услуги поддерживаются нашим обязательством по гарантии качества.
Ваш платёж защищён до тех пор, пока вы не одобрите выполненную работу.
Сравнить пакеты
| Функция | Базовый | Boost | Премиум |
|---|---|---|---|
| Время доставки | 2 дней | 3 дней | 5 дней |
| Правки | 2 | 2 | 1 |
| Простой чатбот с основной функциональностью диалога | ✓ | ✕ | ✕ |
| Создано на Python с использованием LangChain или LlamaIndex | ✓ | ✕ | ✕ |
| Выбор LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 или OpenAI) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Чистый код, правильная структура заголовков, страницы готовые к мета-данным и установленный и настроенный SEO-плагин на каждом сайте. | ✓ | ✓ | ✕ |
| Интеграция промежуточного ПО FastAPI или Express | ✓ | ✕ | ✕ |
| 2 включенных правок | ✓ | ✓ | ✕ |
| Пользовательский чат-бот с ИИ, адаптированный под вашу нишу или сценарий использования | ✕ | ✓ | ✕ |
| Конвейер RAG, реализованный на вашем пользовательском наборе данных | ✕ | ✓ | ✕ |
| Интеграция векторной базы данных (Pinecone, Chroma, ElasticSearch или аналогичные) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Поддержка локальных баз данных (MySQL, MongoDB или аналогичные) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Чат-бот с тонкой настройкой, адаптированный к вашей нише и пользовательскому набору данных | ✕ | ✕ | ✓ |
| Полный конвейер RAG с расширенной интеграцией LLM | ✕ | ✕ | ✓ |
| Интеграция векторной и локальной базы данных | ✕ | ✕ | ✓ |
| Поддержка инструментов локальных LLM (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Полный исходный код с подробными встроенными комментариями | ✕ | ✕ | ✓ |
| 1 включена доработка | ✕ | ✕ | ✓ |
Портфолио
Примеры работ продавца, связанных с этим Zinn.

Создайте пользовательского AI RAG чат-бота с LangChain и Python


Создайте пользовательского AI RAG чат-бота с LangChain и Python

Дополнительная информация
Почему выбрать меня
Инструменты, которые я использую
Идеально подходит для
Часто задаваемые вопросы
Пожалуйста, предоставьте четкое описание требований вашего проекта, любые наборы данных или документы, на которых вы хотите обучить чат-бота, предпочитаемую вами LLM (если таковая имеется) и любые технические ограничения, такие как предпочтительный язык или фреймворк. Чем больше деталей вы предоставите, тем быстрее начнется работа.
Чат-бот может быть создан с использованием моделей LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 или OpenAI. Если вы не уверены, какая модель лучше всего подходит для вашего случая использования, укажите свои требования в чате заказа, и будет дана рекомендация.
Да — все три уровня включают полный исходный код. Уровень Premium дополнительно включает подробные встроенные комментарии к коду, что облегчает вашим собственным разработчикам поддержку и расширение кодовой базы.
Генерация с дополненным извлечением (RAG) позволяет чат-боту запрашивать ваши собственные документы, базы данных или базы знаний в режиме реального времени перед генерацией ответа. Если вы хотите, чтобы чат-бот отвечал на вопросы на основе ваших конкретных данных, а не общих знаний, вам нужен RAG — это покрывают уровни Boost и Premium.
Основными фреймворками являются LangChain и LlamaIndex, с FastAPI или Express в качестве промежуточного ПО. Для векторного хранения могут использоваться Pinecone, Chroma или ElasticSearch. Поддерживаемые локальные базы данных включают MySQL и MongoDB. Инструменты локального LLM, такие как Ollama, LM Studio, CPP-Method и GPT4All, доступны на уровне Premium.
Базовый и Boost уровни включают 2 правок; уровень Premium включает 1 правку. Правка охватывает корректировки выполненной сборки на основе обратной связи — она не охватывает новые функции или изменение основного объема. Дополнительные правки можно приобрести в качестве дополнения.
Да. Чат-бот построен с использованием промежуточного ПО FastAPI или Express, что упрощает интеграцию через API в веб-приложения, внутренние инструменты или другие платформы. Конкретные требования к интеграции должны быть сообщены заранее, чтобы их можно было правильно оценить.
Вы получите сообщение с просьбой предоставить детали вашего проекта. После предоставления всей необходимой информации начинается работа. Любые вопросы во время разработки будут обсуждаться через чат заказа. Доставка осуществляется через менеджер заказов.
Отзывы клиентов
Узнайте, что наши клиенты говорят об этом Zinn
Спасибо за отличную работу, которую вы мне предоставили.
Только авторизованные покупатели, которые приобрели этот товар, могут оставить отзыв.
Категории
Политика Zinner
Похожие Zinns

Я буду настраивать любую LLM или ML модель на вашем пользовательском наборе данных

Я создам пользовательскую модель компьютерного зрения и глубокого обучения на Python

Я проконсультирую, исследую и создам ваше индивидуальное приложение с ИИ





