0
รถเข็นของคุณ
0
Zinn Hub
0
รถเข็นของคุณ
0

โดยสรุป

รายละเอียดสำคัญเกี่ยวกับบริการนี้เพื่อช่วยคุณตัดสินใจ สร้างโดย Zinn Hub ไม่ใช่ผู้ขาย

ประเภทสถาปัตยกรรม

RAG Pipeline
Retrieval-Augmented Generation - แชทบอทจะสอบถามข้อมูลของคุณเองแบบเรียลไทม์ก่อนที่จะสร้างการตอบกลับ ไม่ใช่แค่ LLM wrapper ทั่วไป

ตัวเลือก LLM

6 รุ่นที่มีจำหน่าย
เลือกจาก LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 หรือ OpenAI - สถาปัตยกรรมถูกเลือกให้เหมาะกับโครงการของคุณ ไม่ใช่ในทางกลับกัน

ความเป็นเจ้าของ & รหัส

ซอร์สโค้ดฉบับเต็ม
ทุกระดับจะมอบซอร์สโค้ดที่สมบูรณ์ – คุณเป็นเจ้าของโดยสมบูรณ์ ระดับพรีเมียมจะเพิ่มความคิดเห็นในโค้ดเพื่อให้ง่ายต่อการส่งมอบให้กับทีมพัฒนาของคุณ

ดีที่สุดสำหรับ

ผู้ก่อตั้ง & ทีมพัฒนา
เหมาะสำหรับการฝัง AI แชทลงในผลิตภัณฑ์ การสร้างบอทฐานความรู้จากเอกสารภายใน หรือการสร้างรากฐาน RAG เพื่อขยายภายในองค์กร

สิ่งที่คุณจะได้รับ

รูปแบบ:
ไฟล์ต้นฉบับ
รหัสที่กำหนดเอง
รายงานเป็นลายลักษณ์อักษร
วิธีการจัดส่ง:
ผู้จัดการคำสั่งซื้อ
หมายเหตุ: ซอร์สโค้ดจะถูกส่งเป็นไฟล์เก็บถาวรแบบบีบอัดผ่านตัวจัดการคำสั่งซื้อ ระดับพรีเมียมยังรวมถึงเวอร์ชันที่มีความคิดเห็นโค้ดแบบอินไลน์โดยละเอียด หากมีการซื้อส่วนเสริมรายงานสรุปทางเทคนิคที่เป็นลายลักษณ์อักษร สิ่งนี้จะถูกส่งเป็นเอกสารแยกต่างหาก ไฟล์ทั้งหมดจะถูกระบุอย่างชัดเจนและมาพร้อมกับคำแนะนำการตั้งค่าสั้นๆ ในการแชทคำสั่งซื้อ

คำอธิบายฉบับเต็ม

คุณต้องการแชทบอทอัจฉริยะที่เข้าใจข้อมูลเฉพาะของคุณ กลุ่มเป้าหมายของคุณ และผู้ใช้ของคุณอย่างแท้จริง ไม่ใช่แค่เครื่องมือสำเร็จรูปทั่วไป นี่คือสิ่งที่บริการนี้มอบให้: แชทบอท AI ที่สร้างขึ้นเองโดยใช้ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ซึ่งสร้างขึ้นด้วย Python โดยทีมพัฒนา AI ในลอนดอนที่มีความเชี่ยวชาญอย่างลึกซึ้งใน LangChain, LlamaIndex และโมเดลภาษาขนาดใหญ่

ไม่ว่าคุณจะเริ่มต้นจากศูนย์ด้วยอินเทอร์เฟซการสนทนาที่เรียบง่าย หรือคุณต้องการไปป์ไลน์ RAG ที่ซับซ้อนซึ่งนำเข้าชุดข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของคุณเอง บริการนี้ครอบคลุมทุกด้าน ทุกสิ่งที่ส่งมอบมาพร้อมกับซอร์สโค้ดที่สะอาดและใช้งานได้จริง ดังนั้นคุณจึงเป็นเจ้าของสิ่งที่คุณจ่ายไป

**สิ่งที่คุณสามารถสร้างได้**
- แชทบอทธรรมดาที่มีฟังก์ชันการสนทนาหลัก
- แชทบอท AI แบบกำหนดเองที่ปรับให้เข้ากับกรณีการใช้งานหรือเฉพาะของคุณ
- แชทบอทที่ใช้ RAG ซึ่งได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลที่กำหนดเองของคุณเอง
- แชทบอทที่ได้รับการปรับแต่งให้สอดคล้องกับโดเมนหรือกลุ่มเป้าหมายเฉพาะ

**LLM ที่มีให้เลือก**
แชทบอทของคุณสามารถสร้างขึ้นบนโมเดลที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณได้ดีที่สุด: LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 หรือโมเดล OpenAI

**Technical Stack**
- ภาษา: Python หรือ Node
- เฟรมเวิร์ก: LangChain, LlamaIndex
- มิดเดิลแวร์: FastAPI หรือ Express
- ฐานข้อมูลเวกเตอร์: Pinecone, Chroma, ElasticSearch หรือคล้ายกัน
- ฐานข้อมูลภายใน: MySQL, MongoDB หรือคล้ายกัน
- เครื่องมือ LLM ภายใน: Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All

ความหลากหลายของเครื่องมือนี้หมายความว่าสถาปัตยกรรมถูกเลือกให้เหมาะสมกับโครงการของคุณ — ไม่ใช่ในทางกลับกัน

**ขั้นตอนการทำงาน**
หลังจากที่คุณสั่งซื้อแล้ว ให้แชร์รายละเอียดโครงการของคุณและชุดข้อมูล เอกสาร หรือข้อกำหนดใดๆ ผ่านการแชทคำสั่งซื้อ ทีมงานจะตรวจสอบทุกอย่าง ยืนยันขอบเขต และเริ่มดำเนินการ หากมีสิ่งใดไม่ชัดเจน คุณจะได้รับการติดต่อโดยตรงผ่านผู้จัดการคำสั่งซื้อ การจัดส่งจะรวมซอร์สโค้ดฉบับเต็ม และระดับ Premium จะเพิ่มความคิดเห็นในโค้ดโดยละเอียด เพื่อให้นักพัฒนาของคุณสามารถบำรุงรักษาและขยายฐานโค้ดได้อย่างมั่นใจ

**สำหรับใคร**
- ผู้ก่อตั้งและทีมผลิตภัณฑ์ที่ต้องการฝัง AI แชทลงในแพลตฟอร์มของตน
- ธุรกิจที่ต้องการแชทบอทที่ได้รับการฝึกอบรมจากเอกสารภายใน คำถามที่พบบ่อย หรือฐานความรู้ที่เป็นกรรมสิทธิ์
- นักพัฒนาที่ต้องการรากฐาน RAG ที่แข็งแกร่งที่พวกเขาสามารถสร้างต่อได้
- ใครก็ตามที่สำรวจระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ในเฉพาะกลุ่ม

มีแนวคิดโครงการใช่ไหม? แบ่งปันผ่านการแชทคำสั่งซื้อ แล้วทีมจะทำงานร่วมกับคุณเพื่อทำให้เป็นจริง

การรับประกันคุณภาพ Zinner

✓
ผู้เชี่ยวชาญที่ผ่านการตรวจสอบ
Zinner ทุกคนจะได้รับการตรวจสอบและอนุมัติก่อนเข้าร่วมแพลตฟอร์ม
✓
รับประกันคุณภาพงาน
บริการทั้งหมดได้รับการสนับสนุนจากความมุ่งมั่นในการประกันคุณภาพของเรา
✓
การชำระเงินที่ปลอดภัย
การชำระเงินของคุณจะได้รับการคุ้มครองจนกว่าคุณจะอนุมัติงานที่ส่งมอบ

เปรียบเทียบแพ็คเกจ

คุณสมบัติพื้นฐานเพิ่มพรีเมียม
เวลาจัดส่ง2 วัน3 วัน5 วัน
การแก้ไข221
แชทบอทอย่างง่ายพร้อมฟังก์ชันการสนทนาหลัก✓✕✕
สร้างด้วย Python โดยใช้ LangChain หรือ LlamaIndex✓✕✕
ทางเลือกของ LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 หรือ OpenAI)✓✕✕
ส่งมอบซอร์สโค้ดฉบับเต็ม✓✓✕
การรวม FastAPI หรือ Express middleware✓✕✕
รวมการแก้ไข 2 ครั้ง✓✓✕
แชทบอท AI แบบกำหนดเองที่ปรับให้เข้ากับเฉพาะกลุ่มหรือกรณีการใช้งานของคุณ✕✓✕
ไปป์ไลน์ RAG ที่นำไปใช้กับชุดข้อมูลที่กำหนดเองของคุณ✕✓✕
การรวมฐานข้อมูลเวกเตอร์ (Pinecone, Chroma, ElasticSearch หรือที่คล้ายกัน)✕✓✕
รองรับฐานข้อมูลภายใน (MySQL, MongoDB หรือคล้ายกัน)✕✓✕
แชทบอทที่ปรับแต่งมาอย่างดีเพื่อให้เข้ากับเฉพาะกลุ่มของคุณและชุดข้อมูลที่กำหนดเอง✕✕✓
ไปป์ไลน์ RAG เต็มรูปแบบพร้อมการรวม LLM ขั้นสูง✕✕✓
การรวมฐานข้อมูลเวกเตอร์และฐานข้อมูลท้องถิ่น✕✕✓
การสนับสนุนเครื่องมือ LLM ในพื้นที่ (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All)✕✕✓
ซอร์สโค้ดฉบับเต็มพร้อมคอมเมนต์โค้ดแบบอินไลน์โดยละเอียด✕✕✓
รวมการแก้ไข 1 ครั้ง✕✕✓

ผลงาน

ตัวอย่างผลงานของผู้ขายที่เกี่ยวข้องกับ Zinn นี้

สร้าง Custom AI RAG Chatbot ด้วย LangChain และ Python

สร้าง Custom AI RAG Chatbot ด้วย LangChain และ Python

ข้อมูลเพิ่มเติม

ทำไมต้องเลือกฉัน

ตั้งอยู่ในลอนดอน, อังกฤษ:ทีมพัฒนา AI ในสหราชอาณาจักรที่นำเสนอโซลูชันแชทบอท RAG ระดับโลก
ความเป็นเจ้าของซอร์สโค้ดเต็มรูปแบบ:ทุกการส่งมอบจะรวมซอร์สโค้ดที่สมบูรณ์ — คุณเป็นเจ้าของโดยสมบูรณ์
ความเชี่ยวชาญด้าน LLM และเฟรมเวิร์กที่หลากหลาย:LangChain, LlamaIndex, LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2, OpenAI และอื่นๆ — เลือกเครื่องมือที่เหมาะสมสำหรับโครงการของคุณ

เครื่องมือที่ฉันใช้

ภาษาและเฟรมเวิร์ก:Python, Node, LangChain, LlamaIndex, FastAPI, Express
ฐานข้อมูล Vector & Local:Pinecone, Chroma, ElasticSearch, MySQL, MongoDB
เครื่องมือ LLM ในท้องถิ่น:Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All

เหมาะสำหรับ

ลูกค้าในอุดมคติ:ผู้ก่อตั้งที่ฝัง AI แชทลงในผลิตภัณฑ์ ธุรกิจที่ต้องการแชทบอทฐานความรู้ นักพัฒนาที่ต้องการรากฐาน RAG ที่แข็งแกร่ง ทีมที่สำรวจระบบอัตโนมัติ LLM เฉพาะทาง

คำถามที่พบบ่อย

โปรดระบุรายละเอียดที่ชัดเจนเกี่ยวกับข้อกำหนดของโปรเจกต์ของคุณ ชุดข้อมูลหรือเอกสารที่คุณต้องการให้แชทบอทได้รับการฝึกฝน LLM ที่คุณต้องการ (หากมี) และข้อจำกัดทางเทคนิคใดๆ เช่น ภาษาหรือเฟรมเวิร์กที่ต้องการ ยิ่งคุณให้รายละเอียดมากเท่าไหร่ งานก็จะเริ่มต้นได้เร็วขึ้นเท่านั้น

แชทบอทสามารถสร้างได้โดยใช้ LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 หรือโมเดล OpenAI หากคุณไม่แน่ใจว่าโมเดลใดดีที่สุดสำหรับกรณีการใช้งานของคุณ โปรดระบุความต้องการของคุณในแชทคำสั่งซื้อ และจะมีการแนะนำให้

ใช่ – ทั้งสามระดับรวมซอร์สโค้ดฉบับเต็ม ระดับพรีเมียมยังรวมความคิดเห็นโค้ดแบบอินไลน์โดยละเอียด ทำให้ง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนาของคุณเองในการบำรุงรักษาและขยายฐานโค้ด

Retrieval-Augmented Generation (RAG) ช่วยให้แชทบอทสามารถสอบถามเอกสาร ฐานข้อมูล หรือฐานความรู้ของคุณเองได้แบบเรียลไทม์ก่อนที่จะสร้างการตอบกลับ หากคุณต้องการให้แชทบอทตอบคำถามตามข้อมูลเฉพาะของคุณแทนที่จะเป็นความรู้ทั่วไป คุณต้องใช้ RAG — ระดับ Boost และ Premium ครอบคลุมสิ่งนี้

เฟรมเวิร์กหลักคือ LangChain และ LlamaIndex โดยมี FastAPI หรือ Express เป็นมิดเดิลแวร์ สำหรับการจัดเก็บเวกเตอร์ สามารถใช้ Pinecone, Chroma หรือ ElasticSearch ได้ ฐานข้อมูลภายในที่รองรับ ได้แก่ MySQL และ MongoDB เครื่องมือ LLM ภายใน เช่น Ollama, LM Studio, CPP-Method และ GPT4All มีให้บริการในระดับ Premium

ระดับ Basic และ Boost มีการแก้ไข 2 ครั้ง; ระดับ Premium มีการแก้ไข 1 ครั้ง การแก้ไขครอบคลุมการปรับเปลี่ยนการสร้างที่ส่งมอบตามข้อเสนอแนะ — ไม่ครอบคลุมคุณสมบัติใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงในขอบเขตหลัก สามารถซื้อการแก้ไขเพิ่มเติมเป็นส่วนเสริมได้

ใช่ แชทบอทสร้างขึ้นด้วย FastAPI หรือ Express middleware ทำให้ง่ายต่อการรวมเข้ากับเว็บแอปพลิเคชัน เครื่องมือภายใน หรือแพลตฟอร์มอื่นๆ ผ่าน API ข้อกำหนดการรวมเฉพาะควรแจ้งให้ทราบล่วงหน้าเพื่อให้สามารถกำหนดขอบเขตได้อย่างถูกต้อง

คุณจะได้รับข้อความสอบถามรายละเอียดโครงการของคุณ เมื่อให้ข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมดแล้ว งานจะเริ่มต้นขึ้น คำถามใดๆ ระหว่างการพัฒนาจะถูกยกขึ้นผ่านการแชทคำสั่งซื้อ การจัดส่งจะดำเนินการผ่านผู้จัดการคำสั่งซื้อ

รีวิวจากลูกค้า

ดูว่าลูกค้าของเราพูดถึง Zinn นี้ว่าอย่างไร

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

ขอบคุณสำหรับผลงานที่ยอดเยี่ยมที่คุณส่งมอบให้ฉัน

เฉพาะลูกค้าที่เข้าสู่ระบบและซื้อผลิตภัณฑ์นี้เท่านั้นจึงจะสามารถแสดงความคิดเห็นได้

หมวดหมู่

นโยบาย Zinner

สร้าง Fine-Tuned Ai Rag Chatbot โดยใช้ Llms

เฉพาะลูกค้าที่เข้าสู่ระบบและซื้อผลิตภัณฑ์นี้เท่านั้นจึงจะสามารถแสดงความคิดเห็นได้

ตัวเลือกและคำสั่งซื้อ

รับแอป Zinn Hub

การแจ้งเตือน · เข้าถึงได้เร็วขึ้น · เต็มหน้าจอ

แตะ แชร์ ในเบราว์เซอร์ของคุณ

➜ จากนั้นแตะ "เพิ่มไปยังหน้าจอหลัก"