Отримайте індивідуальний чат-бот зі штучним інтелектом, доповнений пошуком, створений на Python з використанням LangChain, LlamaIndex та ваших власних даних — від простого розмовного бота до повністю налаштованого рішення з вихідним кодом.
Я створю індивідуальний чат-бот AI RAG за допомогою LangChain і Python
Простий, функціональний чат-бот зі штучним інтелектом з вихідним кодом.
- Простий чат-бот з основною функціональністю розмови
- Створено на Python за допомогою LangChain або LlamaIndex
- Вибір LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 або OpenAI)
- Повний вихідний код надано
- Інтеграція проміжного програмного забезпечення FastAPI або Express
- 2 включено переглядів
Спеціальний чат-бот зі штучним інтелектом з RAG на вашому власному наборі даних, розширений термін доставки.
- Індивідуальний чат-бот зі штучним інтелектом, адаптований до вашої ніші або випадку використання
- RAG-конвеєр, реалізований на вашому власному наборі даних
- Інтеграція векторної бази даних (Pinecone, Chroma, ElasticSearch або подібні)
- Підтримка локальних баз даних (MySQL, MongoDB або подібні)
- Повний вихідний код надано
- 2 включено переглядів
Повністю налаштований RAG-чат-бот на вашому власному наборі даних з детальними коментарями до коду.
- Налаштований чат-бот, адаптований до вашої конкретної ніші та власного набору даних
- Повний конвеєр RAG з розширеною інтеграцією LLM
- Інтеграція векторної та локальної бази даних
- Підтримка інструментів локального LLM (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All)
- Повний вихідний код з детальними вбудованими коментарями до коду
- 1 перегляд включено
Запит індивідуальної пропозиції
Увійдіть, щоб запросити індивідуальну пропозицію
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб запросити персоналізовану пропозицію від цього Zinner.
Увійти / ЗареєструватисяЗадати питання перед продажем
Увійдіть, щоб задати питання
Щоб зменшити спам на платформі, повідомлення перед продажем можуть надсилати лише зареєстровані користувачі.
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб надіслати повідомлення цьому Zinner безпосередньо.
Увійти / ЗареєструватисяПотрібен вхід
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб надіслати повідомлення цьому Zinner.
Увійти / ЗареєструватисяПотрібен вхід
Створіть безкоштовний обліковий запис або увійдіть, щоб надіслати запит на персоналізовану пропозицію.
Увійти / ЗареєструватисяКороткий огляд
Ключові деталі про цю послугу, які допоможуть вам прийняти рішення. Згенеровано Zinn Hub, а не продавцем.
Ціннісна пропозиція
Тип архітектури
Опції LLM
Власність та код
Найкраще для
Що ви отримаєте
Повний опис
Вам потрібен інтелектуальний чат-бот, який дійсно розуміє ваші дані, вашу нішу та ваших користувачів — а не загальний готовий віджет. Саме це надає ця послуга: спеціально розроблений чат-бот зі штучним інтелектом на основі Retrieval-Augmented Generation (RAG), створений на Python командою розробників ШІ з Лондона з глибоким досвідом у LangChain, LlamaIndex та великих мовних моделях.
Незалежно від того, чи починаєте ви з нуля з простим розмовним інтерфейсом, чи вам потрібен складний конвеєр RAG, що поглинає ваш власний набір даних, ця послуга охоплює весь спектр. Кожен результат постачається з чистим, робочим вихідним кодом, тому ви володієте тим, за що заплатили.
**Що ви можете отримати**
– Простий чат-бот з основною функціональністю розмови
– Спеціальний чат-бот зі штучним інтелектом, адаптований до вашого випадку використання або ніші
– Чат-бот з реалізованим RAG, навчений на вашому власному наборі даних
– Тонко налаштований чат-бот, узгоджений з певним доменом або аудиторією
**Доступні великі мовні моделі (LLM)**
Ваш чат-бот може бути побудований на будь-якій моделі, яка найкраще відповідає вашим потребам: LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 або моделі OpenAI.
**Технічний стек**
- Мова: Python або Node
- Фреймворки: LangChain, LlamaIndex
- Проміжне програмне забезпечення: FastAPI або Express
- Векторні бази даних: Pinecone, Chroma, ElasticSearch або подібні
- Локальні бази даних: MySQL, MongoDB або подібні
- Локальні інструменти LLM: Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All
Така широта інструментів означає, що архітектура обирається відповідно до вашого проекту, а не навпаки.
**Як працює процес**
Після розміщення замовлення поділіться своїм проектом та будь-якими наборами даних, документами чи вимогами через чат замовлення. Команда все перегляне, підтвердить обсяг робіт і приступить до роботи. Якщо щось незрозуміло, з вами зв’яжуться безпосередньо через менеджера замовлень. Доставка включає повний вихідний код, а преміум-рівень додає детальні вбудовані коментарі до коду, щоб ваші власні розробники могли впевнено підтримувати та розширювати кодову базу.
**Для кого це**
- Засновники та продуктові команди, які хочуть вбудувати чат зі штучним інтелектом у свою платформу
- Компанії, яким потрібен чат-бот, навчений на внутрішній документації, поширених запитаннях або власних базах знань
- Розробники, які хочуть міцну основу RAG, на якій вони можуть будувати
- Будь-хто, хто досліджує автоматизацію на основі LLM у певній ніші
Маєте ідею проекту? Поділіться нею через чат замовлення, і команда працюватиме з вами, щоб втілити її в життя.
Гарантія якості Zinner
Кожен Zinner перевіряється та затверджується перед приєднанням до платформи.
Усі послуги підкріплені нашою гарантією якості.
Ваш платіж захищений, доки ви не затвердите виконану роботу.
Порівняти пакети
| Функція | Базовий | Підвищити | Преміум |
|---|---|---|---|
| Час доставки | 2 днів | 3 днів | 5 днів |
| Ревізії | 2 | 2 | 1 |
| Простий чат-бот з основною функціональністю розмови | ✓ | ✕ | ✕ |
| Створено на Python з використанням LangChain або LlamaIndex | ✓ | ✕ | ✕ |
| Вибір LLM (LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 або OpenAI) | ✓ | ✕ | ✕ |
| Надано повний вихідний код | ✓ | ✓ | ✕ |
| Інтеграція проміжного програмного забезпечення FastAPI або Express | ✓ | ✕ | ✕ |
| 2 переглядів включено | ✓ | ✓ | ✕ |
| Індивідуальний чат-бот зі штучним інтелектом, адаптований до вашої ніші або випадку використання | ✕ | ✓ | ✕ |
| Конвеєр RAG, реалізований на вашому власному наборі даних | ✕ | ✓ | ✕ |
| Інтеграція векторної бази даних (Pinecone, Chroma, ElasticSearch або подібні) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Підтримка локальних баз даних (MySQL, MongoDB або подібні) | ✕ | ✓ | ✕ |
| Налаштований чат-бот, адаптований до вашої конкретної ніші та власного набору даних | ✕ | ✕ | ✓ |
| Повний конвеєр RAG з розширеною інтеграцією LLM | ✕ | ✕ | ✓ |
| Інтеграція векторної та локальної бази даних | ✕ | ✕ | ✓ |
| Підтримка інструментів локальних LLM (Ollama, LM Studio, CPP-Method, GPT4All) | ✕ | ✕ | ✓ |
| Повний вихідний код з детальними вбудованими коментарями | ✕ | ✕ | ✓ |
| 1 включена ревізія | ✕ | ✕ | ✓ |
Портфоліо
Приклади робіт продавця, пов'язаних із цим Zinn.

Створіть власний чат-бот AI RAG за допомогою LangChain та Python


Створіть власний чат-бот AI RAG за допомогою LangChain та Python

Додаткова інформація
Чому обирають мене
Інструменти, які я використовую
Ідеально підходить для
Часті запитання
Будь ласка, надайте чіткий опис вимог до вашого проекту, будь-які набори даних або документи, на яких ви хочете навчити чат-бота, бажану LLM (якщо у вас є), а також будь-які технічні обмеження, такі як бажана мова або фреймворк. Чим більше деталей ви надасте, тим швидше можна буде розпочати роботу.
Чат-бот може бути створений за допомогою моделей LLaMA 2, Gemini, Claude, Mistral, Phi-2 або OpenAI. Якщо ви не впевнені, яка з них найкраще підходить для вашого випадку використання, згадайте свої вимоги в чаті замовлення, і буде надано рекомендацію.
Так — усі три рівні включають повний вихідний код. Рівень Premium додатково включає детальні коментарі до коду, що полегшує вашим розробникам підтримку та розширення кодової бази.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) дозволяє чат-боту запитувати ваші власні документи, бази даних або бази знань у реальному часі перед генерацією відповіді. Якщо ви хочете, щоб чат-бот відповідав на запитання на основі ваших конкретних даних, а не загальних знань, вам потрібен RAG — це охоплюють рівні Boost та Premium.
Основними фреймворками є LangChain та LlamaIndex, з FastAPI або Express як проміжним програмним забезпеченням. Для векторного зберігання можна використовувати Pinecone, Chroma або ElasticSearch. Підтримувані локальні бази даних включають MySQL та MongoDB. Інструменти локального LLM, такі як Ollama, LM Studio, CPP-Method та GPT4All, доступні на преміум-рівні.
Тарифи Basic та Boost включають 2 перегляди; тариф Premium включає 1 перегляд. Перегляд охоплює коригування до поставленої збірки на основі відгуків — він не охоплює нові функції або зміну основного обсягу. Додаткові перегляди можна придбати як доповнення.
Так. Чат-бот побудований за допомогою проміжного програмного забезпечення FastAPI або Express, що дозволяє легко інтегрувати його через API у веб-додатки, внутрішні інструменти або інші платформи. Конкретні вимоги до інтеграції слід повідомити заздалегідь, щоб їх можна було правильно оцінити.
Ви отримаєте повідомлення із запитом деталей вашого проєкту. Після надання всієї необхідної інформації починається робота. Будь-які питання під час розробки будуть порушуватися через чат замовлення. Доставка буде здійснюватися через менеджер замовлень.
Відгуки клієнтів
Подивіться, що наші клієнти говорять про цей Zinn
Дякую за чудову роботу, яку ви мені надали.
Залишити відгук можуть лише зареєстровані клієнти, які придбали цей продукт.
Категорії
Політики Zinner
Пов'язані Zinns

Я створю ваше рішення для машинного навчання або глибокого навчання на Python або R

Я створю власну модель комп'ютерного зору або глибокого навчання на Python

Я створю ваше рішення для машинного навчання або комп'ютерного зору





