Pata programu ya Uzalishaji Iliyoimarishwa ya Kizazi cha Urejeshaji iliyojengwa kwa LlamaIndex na LangChain — kubadilisha data yako kuwa mfumo wa AI wenye akili, unaoweza kuulizwa unaolingana na mahitaji ya biashara yako.
Nitaunda Programu Maalum ya LLM RAG na LlamaIndex na LangChain
Programu ya RAG iliyolenga kwa matumizi machache ya otomatiki, iliyosambazwa ndani na tayari kujaribiwa.
- Programu ya kimsingi ya LLM RAG iliyoundwa kwa mahitaji maalum ya biashara
- Mchakato kamili: uingizaji wa data, ugawaji, uwekaji vekta na ujumuishaji wa LLM
- Usambazaji wa ndani — huendeshwa kwenye mashine yako mwenyewe au mazingira ya ndani
- LlamaIndex na LangChain kama mifumo mikuu
- Usanidi wa hifadhidata ya vekta na mantiki ya urejeshaji imejumuishwa
- Nyaraka za uwasilishaji ili uweze kuendesha mfumo
Programu ya RAG yenye uwezo zaidi iliyotumwa kwenye jukwaa lako la wingu unalopendelea na marekebisho moja yamejumuishwa.
- Kila kitu katika Ujenzi wa Ndani, kimeongezwa kwa wigo mpana na kesi ya matumizi
- Usambazaji wa wingu kwenye AWS, GCP au Azure — chaguo lako
- Mifumo ya upatikanaji iliyoboreshwa kwa utendaji bora wa maswali
- Usimamizi wa wingu usio na mshono na usanidi wa mazingira
- Mzunguko mmoja wa marekebisho baada ya utoaji wa awali ili kuboresha tabia ya mfumo
- Nyaraka za utoaji na maelezo ya usambazaji yamejumuishwa
Mfumo wa RAG wa kiwango cha biashara, ulioboreshwa kwa uzalishaji na mahitaji magumu, ulaji wa vyanzo vingi na usambazaji kamili.
- Bomba la RAG la mwisho-hadi-mwisho kwa mahitaji magumu, ya kiasi kikubwa au vyanzo vingi
- Mikakati ya hali ya juu ya urejeshaji na uboreshaji wa utendaji wa mazingira ya uzalishaji
- Uingizaji wa data kutoka vyanzo vingi: nyaraka, hifadhidata na hifadhidata za maarifa
- Usambazaji na usimamizi kamili wa wingu kwenye AWS, GCP au Azure
- Usaidizi unaoendelea na mwongozo wa matengenezo kupitia chaneli ya agizo
- Mzunguko mmoja wa marekebisho pamoja na nyaraka kamili za utoaji
Omba Ofa Maalum
Ingia ili Uombe Ofa Maalum
Fungua akaunti ya bure au ingia ili kuomba ofa maalum kutoka kwa Zinner huyu.
Ingia / JisajiliUliza Swali Kabla ya Kuuza
Ingia ili Ulize Swali
Ili kupunguza barua taka kwenye jukwaa, jumbe za mauzo ya awali zinaweza kutumwa tu na watumiaji walioingia.
Fungua akaunti ya bure au ingia ili kumtumia ujumbe Zinner huyu moja kwa moja.
Ingia / JisajiliKuingia kunahitajika
Fungua akaunti ya bure au ingia ili kumtumia ujumbe Zinner huyu.
Ingia / JisajiliKuingia kunahitajika
Fungua akaunti ya bure au ingia ili kuomba ofa iliyobinafsishwa.
Ingia / JisajiliKwa Mtazamo
Maelezo muhimu kuhusu huduma hii kukusaidia kuamua. Imetolewa na Zinn Hub, si muuzaji.
Nafasi ya Thamani
Teknolojia Kuu
Chaguzi za Usambazaji
Muda wa Kukamilisha & Marekebisho
Upeo wa Kufaa
Utakachopokea
Maelezo Kamili
Data yako ina majibu ambayo timu yako hutumia masaa kutafuta. Programu maalum ya LLM RAG (Retrieval Augmented Generation) inabadilisha hilo — ikigeuza nyaraka zako, hifadhidata na hifadhidata za maarifa kuwa mfumo wenye akili unaopata majibu sahihi, yanayozingatia muktadha unapohitaji. Hiyo ndiyo hasa huduma hii inatoa.
Kwa kutumia LlamaIndex na LangChain kama mifumo mikuu, kila programu imeundwa mwisho-hadi-mwisho: kuanzia uingizaji wa data na uwekaji vekta hadi ujumuishaji na usambazaji wa LLM. Iwe unahitaji uthibitisho wa dhana uliowekwa ndani au mfumo kamili wa uzalishaji uliowekwa kwenye wingu, suluhisho limepangwa kulingana na mahitaji yako.
**Kinachojumuishwa katika viwango vyote:**
Kila ushiriki unajumuisha bomba kamili la RAG — upakiaji na ugawaji wa hati, uzalishaji wa upachikaji, usanidi wa hifadhidata ya vekta, mantiki ya upatikanaji, na ujumuishaji wa hoja ya LLM. Kiwango cha kuingia kinatoa programu ya RAG iliyolenga, iliyotumwa ndani ya nchi inayofaa kwa kesi ya matumizi ya otomatiki iliyofafanuliwa, ndogo, ikitoa mfumo wa kufanya kazi unaoweza kujaribu na kuthibitisha mara moja.
Kiwango cha Kawaida huongeza hii kuwa programu yenye uwezo zaidi iliyotumwa kwenye wingu yenye wigo mpana, inayopangishwa kwenye AWS, GCP au Azure, ikiwa na duru moja ya marekebisho ili kuboresha tabia baada ya utoaji wa awali. Kiwango cha Ujenzi Kamili kinakidhi mahitaji changamano, ya kiwango cha biashara — kiasi kikubwa cha data, mikakati ya kisasa zaidi ya upatikanaji, ulaji wa vyanzo vingi na uboreshaji kamili wa mazingira ya uzalishaji — na usambazaji kamili, usaidizi na marekebisho moja yaliyojumuishwa.
**Jinsi inavyofanya kazi:**
Baada ya kuweka agizo lako, shiriki maelezo ya mradi wako kupitia gumzo la agizo — vyanzo vyako vya data, maswali ambayo mfumo unahitaji kujibu, na mazingira unayopendelea ya kupeleka. Ujenzi unaendelea kupitia upeo, ujenzi wa bomba, upimaji na utoaji wa programu inayofanya kazi pamoja na nyaraka wazi ili timu yako iweze kuiendesha kwa ujasiri.
**Hii ni kwa ajili ya nani:**
Huduma hii inafaa kwa biashara na watengenezaji wanaotaka kufungua thamani iliyofungwa ndani ya nyaraka zao za ndani, katalogi za bidhaa, hifadhidata za maarifa au data ya uendeshaji — bila kujenga rundo la RAG kutoka mwanzo. Inafaa vile vile kwa waanzilishi wa kiufundi wanaothibitisha dhana ya bidhaa ya AI na kwa mashirika yaliyoanzishwa yanayoongeza utafutaji wa akili au otomatiki kwenye mtiririko wa kazi uliopo.
**Kwa nini Zinn Digital:**
Kwa uzoefu wa kina wa vitendo katika LlamaIndex, LangChain, hifadhidata kuu za vekta na majukwaa ya wingu ikiwemo AWS, GCP na Azure, lengo daima ni kwenye mabomba thabiti, yanayoweza kupanuka yaliyojengwa kwa matumizi halisi — si maonyesho. Kila programu imeboreshwa kwa mazingira ya uzalishaji itakayoendeshwa, na usaidizi unapatikana kupitia chaneli ya agizo katika kipindi chote cha ujenzi.
Tafadhali wasiliana kupitia gumzo la agizo kabla ya kuweka agizo ikiwa huna uhakika ni kiwango kipi kinachofaa mahitaji yako — inahakikisha upeo sahihi unakubaliwa kabla ya kazi kuanza.
Dhamana ya Ubora wa Zinner
Kila Zinner hukaguliwa na kuidhinishwa kabla ya kujiunga na jukwaa.
Huduma zote zinaungwa mkono na ahadi yetu ya uhakikisho wa ubora.
Malipo yako yanalindwa hadi uidhinishe kazi iliyokamilishwa.
Linganisha Vifurushi
| Kipengele | Ujenzi wa Ndani | Ujenzi wa Wingu | Ujenzi Kamili wa Uzalishaji |
|---|---|---|---|
| Muda wa Uwasilishaji | 7 siku | 21 siku | 60 siku |
| Marekebisho | 0 | 1 | 1 |
| Maombi ya msingi ya LLM RAG yaliyowekwa kwa mahitaji maalum ya biashara | ✓ | ✕ | ✕ |
| Mchakato kamili: uingizaji wa data, ugawaji, uwekaji vekta na ujumuishaji wa LLM | ✓ | ✕ | ✕ |
| Utekelezaji wa ndani — huendeshwa kwenye mashine yako mwenyewe au mazingira ya ndani | ✓ | ✕ | ✕ |
| LlamaIndex na LangChain kama mifumo mikuu | ✓ | ✕ | ✕ |
| Usanidi wa hifadhidata ya vekta na mantiki ya urejeshaji imejumuishwa | ✓ | ✕ | ✕ |
| Nyaraka za utoaji ili uweze kuendesha mfumo | ✓ | ✕ | ✕ |
| Kila kitu katika Ujenzi wa Ndani, kimeongezwa kwa wigo mpana na kesi ya matumizi | ✕ | ✓ | ✕ |
| Usambazaji wa wingu kwenye AWS, GCP au Azure — chaguo lako | ✕ | ✓ | ✕ |
| Mifumo ya upatikanaji iliyoboreshwa kwa utendaji bora wa hoja | ✕ | ✓ | ✕ |
| Usimamizi wa wingu usio na mshono na usanidi wa mazingira | ✕ | ✓ | ✕ |
| Raundi moja ya marekebisho baada ya utoaji wa awali ili kuboresha tabia ya mfumo | ✕ | ✓ | ✕ |
| Nyaraka za utoaji na maelezo ya usambazaji yamejumuishwa | ✕ | ✓ | ✕ |
| Mifumo ya RAG ya mwisho hadi mwisho kwa mahitaji changamano, ya kiasi kikubwa au vyanzo vingi | ✕ | ✕ | ✓ |
| Mikakati ya hali ya juu ya urejeshaji na uboreshaji wa utendaji wa mazingira ya uzalishaji | ✕ | ✕ | ✓ |
| Uingizaji wa data kutoka vyanzo vingi: nyaraka, hifadhidata na hifadhidata za maarifa | ✕ | ✕ | ✓ |
| Usambazaji kamili wa wingu na usimamizi kwenye AWS, GCP au Azure | ✕ | ✕ | ✓ |
| Usaidizi unaoendelea na mwongozo wa matengenezo kupitia chaneli ya agizo | ✕ | ✕ | ✓ |
| Raundi moja ya marekebisho pamoja na nyaraka kamili za utoaji | ✕ | ✕ | ✓ |
Kwingineko
Mifano ya kazi ya muuzaji inayohusiana na Zinn hii.
Jenga Programu Maalum ya LLM RAG na LlamaIndex na LangChain
Jenga Programu Maalum ya LLM RAG na LlamaIndex na LangChain
Taarifa za Ziada
Kwa Nini Unichague
Zana Ninazotumia
Inafaa Kwa
Maswali Yanayoulizwa Mara kwa Mara
Ndio — hii inapendekezwa sana. Maombi ya RAG hutofautiana sana katika utata kulingana na vyanzo vyako vya data, mahitaji ya hoja na mazingira ya kupeleka. Mazungumzo ya haraka kupitia gumzo la agizo kabla ya kuweka agizo lako huhakikisha kiwango sahihi kimechaguliwa na kwamba wigo umekubaliwa wazi, kuzuia ucheleweshaji wowote mara tu ujenzi unapoanza.
Utahitaji kushiriki maelezo ya vyanzo vyako vya data (k.m. PDF, hifadhidata, faili za maandishi, maudhui ya wavuti), maelezo wazi ya maswali au kazi ambazo mfumo unapaswa kushughulikia, mazingira unayopendelea ya kupeleka (ya ndani au wingu), na vizuizi vyovyote vya kiufundi vilivyopo au mapendeleo ya stack. Kadiri unavyotoa muktadha zaidi, ndivyo programu inavyoweza kupangwa na kujengwa haraka na kwa usahihi zaidi.
AWS, GCP (Google Cloud Platform) na Azure zote zinaungwa mkono. Unaweza kubainisha jukwaa unalopendelea unaposhiriki maelezo ya mradi wako, na usambazaji utasanidiwa na kuboreshwa kwa mazingira hayo.
Usambazaji wa ndani unamaanisha programu inaendeshwa kabisa kwenye mashine yako mwenyewe au kwenye miundombinu ya ndani — muhimu kwa majaribio, data nyeti ya faragha au zana za ndani bila utegemezi wa wingu. Usambazaji wa wingu huweka programu kwenye AWS, GCP au Azure, na kuifanya ipatikane kwa mbali, iweze kupanuka zaidi na iwe rahisi kuunganishwa na huduma zingine. Viwango vya 2 na 3 vinashughulikia usambazaji wa wingu.
Kiwango cha Ujenzi wa Ndani hakijumuishi marekebisho, kwani kimepangwa bei kwa mahitaji yaliyoelezwa wazi na yaliyofafanuliwa kwa undani. Hii inafanya iwe muhimu kukubaliana juu ya upeo kabla ya agizo kuanza. Viwango vya Ujenzi wa Wingu na Ujenzi Kamili wa Uzalishaji kila kimoja kinajumuisha duru moja ya marekebisho baada ya utoaji wa awali.
Mifumo mikuu ni LlamaIndex na LangChain, ambazo hushughulikia usanifu wa bomba la RAG. Hizi huunganishwa na hifadhidata zinazofaa za vekta kwa uhifadhi na urejeshaji wa upachikaji, na kuunganishwa na LLM uliyochagua. Usambazaji wa wingu hutumia huduma za AWS, GCP au Azure inavyohitajika.
Utapokea programu ya RAG inayofanya kazi (msimbo wa chanzo na faili za usanidi), maelekezo ya kupeleka au mazingira yaliyopelekwa moja kwa moja kulingana na kiwango chako, na nyaraka zinazoelezea jinsi bomba limepangwa na jinsi ya kuendesha mfumo. Ripoti ya kiufundi iliyoandikwa pia inaweza kuongezwa kama nyongeza ya hiari.
Ndio. Bomba la RAG limeundwa kulingana na data yako maalum, mifumo ya maswali na mahitaji ya biashara bila kujali tasnia. Matumizi ya kawaida ni pamoja na utafutaji wa hifadhidata ya maarifa ya ndani, Maswali na Majibu ya hati, zana za usaidizi wa wateja otomatiki na kuuliza data ya uendeshaji — lakini ujenzi umeundwa kabisa kulingana na kile unacholeta kwenye mradi.
Maoni ya Wateja
Angalia wateja wetu wanasema nini kuhusu Zinn hii
Mtaalamu aliyejitolea kwa mradi wangu. Kazi bora.
Mtaalamu katika kila undani
Neil alitimiza mahitaji yote na kutoa kazi bora.
Utaalamu wake, uelewa wake wa hitaji, na nguvu zake za kugeuza wazo kuwa ukweli ni wa kipekee kabisa.
Nimekuwa nikifanya kazi na Neil kwa karibu miezi miwili na ninaweza kupendekeza sana kazi yake yenye talanta.
Wateja walioingia pekee ambao wamenunua bidhaa hii ndio wanaweza kuacha ukaguzi.
