AI-agent do konsultacji sprzedawców Amazon

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć, pracowałem nad agentem AI do wsparcia użytkowników marketplace'u – przeanalizowaliśmy 95 przypadków, stworzyliśmy strukturę z 1200 zdarzeń. Jak widzisz równowagę między dokładnością systemu RAG a głębokością fine-tuningu?

Proponuję się skontaktować, bezpłatnie doradzę Ci z technicznej strony i przygotujemy plan rozwoju + opowiem o moim zespole!

Budżet: 16000 UAH Termin: 10 dni

Dzień dobry.
Jestem gotów podjąć się realizacji Twojego projektu.
Mogę stworzyć dla Ciebie takiego bota za pomocą narzędzi no-code/low-code.
Pisz na prywatne, omówimy wszystkie szczegóły i dobierzemy dla Ciebie najlepsze rozwiązanie.

Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć.
Stos: Node.js (bot + API), PostgreSQL (przechowywanie sesji/logów/analiz), baza danych wektorowych (lokalnie/FAISS przy fine-tune) do wyszukiwania przypadków, wdrożenie frontu/bota na Vercel, konteneryzacja przez Docker, część modelowa - opcja 1: fine-tuning na bazie GPT-4 (licencjonowanie/infrastruktura - omawiamy osobno). Doświadczenie: zrealizowałem projekty z LLM (linki do GitHub prześlę w wiadomościach prywatnych).

Dokładny budżet zależy od objętości i jakości źródłowych PDF (trudność OCR), polityki dostępu do fine-tune GPT-4 i wymagań dotyczących SLA.

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry!
Nazywam się Roman i jestem w czołówce 5 deweloperów w kategorii „Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe” wśród ~1600 specjalistów na platformie.
Gwarantuję:
- Szybkie i jakościowe wykonanie zadania
- Dokładne przestrzeganie terminów
- Regularny kontakt przez cały proces
Będę zadowolony, aby omówić szczegóły twojego projektu w wiadomościach prywatnych.

cena umowna!

Budżet: 8000 UAH Termin: 7 dni

Proponuję realizację opartą na Retrieval-Augmented Generation (RAG) z wykorzystaniem własnej wektorowej bazy wiedzy. To podejście jest dokładniejsze i bardziej ekonomiczne niż Fine-tuning, ponieważ logika Amazonu ciągle się zmienia.

Budżet: 5000 UAH Termin: 14 dni

Twoja idea agenta AI dla sprzedawców na Amazonie imponuje swoją głębokością. Jesteśmy zespołem z udanym doświadczeniem w systemach RAG, fine-tuningu LLM i integracji botów Telegram. Doskonale rozumiemy zadanie: stworzyć nie tylko czat, ale "mózg", który logicznie analizuje przypadki blokad, klasyfikuje je i generuje legalne plany działania. Jesteśmy gotowi zbudować solidną architekturę (LangChain/Qdrant/PostgreSQL) dla MVP z późniejszą skalowalnością. Omówimy szczegóły w wiadomościach prywatnych na platformie?