Analiza dialogów i stworzenie promptu dla menedżera sprzedaży AI

Budżet: 15000 UAH Termin: 7 dni

Mogę przyjąć twoje zamówienie. Proszę o wyjaśnienie:
1. Jaki jest przybliżony średni rozmiar jednego dialogu oraz całkowita objętość danych w JSON?
2. Czy należy tworzyć tylko gotowy prompt_id, czy także osobno strukturyzować bazę wiedzy, scenariusze i zasady eskalacji?
3. Jakie modele OpenAI używacie obecnie w platformie SaaS?
4. Czy wynik ma być generowany jednorazowo przy podłączeniu nowego klienta, czy automatycznie aktualizowany na podstawie nowych dialogów?
5. Czy są oznaczone przykłady udanych/nieudanych dialogów, czy też należy je określać automatycznie?

Budżet: 27000 UAH Termin: 7 dni

Budżet 1000 UAH na takie zadanie, według odczuć, nie jest realistyczny. Za 30000 UAH możemy zrealizować pierwszy etap techniczny w ciągu 7 dni - architektura, prototyp analizy dialogów json, generacja struktury wiedzy i szkic wiadomości dewelopera dla jednego biznesu =)

Jeśli chodzi o realizację przemysłową, budowałbym nie jeden duży zapytanie do modelu, ale pipeline - oczyszczanie dialogów, klasteryzacja intencji, wydobywanie faktów, scenariuszy, sytuacji kryzysowych dla żywego menedżera, przykłady udanych i nieudanych dialogów, a następnie składanie promptu i weryfikacja na kontrolnych dialogach. Do tego można wykorzystać OpenAI Batch API lub Responses API, dla dużych zbiorów - dodać pośrednie przechowywanie i ocenę jakości wyników.

Jest jeden szczegół - bez etapu weryfikacji jakości system może ładnie złożyć prompt, ale pominąć ważne zasady sprzedaży. Dlatego potrzebny jest nie tylko generator tekstu, ale mechanizm wydobywania wiedzy z dowodami z dialogów i testami w typowych sytuacjach.

> Uściślenie 1 - w jsonie już jest oznaczenie, kto pisał - klient, menedżer, bot, czy to trzeba określać osobno?
> Uściślenie 2 - gotowy wynik ma być tylko wiadomością dewelopera, czy jeszcze osobna baza wiedzy, zasady eskalacji i przykłady do testowania?

Relewantne przykłady Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI i automatyzacja procesów w logice produktowej
> https://business.ingello.com/fractal - podejścia agenta i złożone automatyzacje
> https://business.ingello.com/platforma - rozwój platformowy z logiką biznesową

Główny profil dla Freelancehunt - https://systems-fl.ingello.com/ua

Można nie komplikować startu - najpierw bierzemy część rzeczywistych dialogów, robimy prototyp wydobywania wiedzy i porównujemy wynik z tym, co teraz tworzy człowiek. Dalej już widać, gdzie potrzebne są poprawki i jaki budżet pełnej integracji. Rozwiń

Budżet: 10000 UAH Termin: 20 dni

Dzień dobry, Ołeksandrze!

Specjalizuję się w opracowywaniu i projektowaniu rozwiązań AI oraz platform SaaS, z naciskiem na automatyzację procesów biznesowych, które obecnie są realizowane ręcznie. Pracuję z LLM (OpenAI / Google / Microsoft) oraz architekturami, w których sztuczna inteligencja samodzielnie analizuje dane i formułuje scenariusze robocze dla produktu.

Aby przygotować dla Ciebie obiektywną ofertę realizacji, chciałbym wyjaśnić kilka kwestii:

- Czy już określono strukturę tego, jak obecnie wyglądają "udane" prompty, które są używane w produkcji?
- Czy masz oznaczenia lub przynajmniej częściową klasyfikację dialogów (udane / nieudane / sprzedaż / wsparcie)?
- Jaka infrastruktura jest obecnie używana do przetwarzania danych (backend, kolejki, storage)?
- Czy ten moduł jest planowany jako osobna usługa w ramach SaaS, czy jako część istniejącego backendu?

Po Twoich odpowiedziach będę mógł dokładnie ocenić złożoność realizacji, zaproponować architekturę rozwiązania oraz orientacyjne terminy/koszty.

Proponuję zrealizować to jako osobny pipeline AI w ramach Twojej platformy SaaS, gdzie dialogi przechodzą etapy przetwarzania, strukturyzacji i generowania promptów bez udziału człowieka. W zasadzie będzie to system, który przekształca surowe czaty klientów w gotową "logikę zachowania" menedżera AI, którą można od razu wykorzystać w produkcji.

Ołeksandrze, proponuję omówić szczegóły w wiadomościach prywatnych, aby mógł zaproponować dokładniejszą architekturę pod Twoją aktualną platformę i pokazać, jak można to zrealizować bez ręcznej pracy zespołu i ciągłych poprawek promptów. Rozwiń

Budżet: 15000 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry, Ołeksandrze!

Twoje zadanie to pipeline „surowe korpusy dialogów → ustrukturyzowane wnioski → gotowy prompt”: z 3000 dialogów nie „przeczytać oczami”, a automatycznie wydobyć wiedzę i stworzyć wiadomość dla dewelopera pod konkretny biznes.

Jak to widzę (na gotowych narzędziach, jak chcesz):

- preprocessing JSON-dialogów + AI-oznaczenie każdego: typ produktu, wynik (sukces/niepowodzenie), czy był przejście do żywego menedżera;
- map-reduce ekstrakcja (3000 dialogów w jeden kontekst się nie zmieści): batchami wyciągamy fakty biznesowe → dedup → skonsolidowana baza wiedzy (dostawa, płatność, dane, harmonogram);
- klasteryzacja według typów produktów i sytuacji (embeddings) → typowy scenariusz rozmowy dla każdego klastra;
- detekcja wzorców, gdzie potrzebny jest żywy menedżer (skargi, trudne i prawne pytania);
wybór wzorcowych udanych dialogów i charakterystycznych nieudanych jako antyprzykładów;
- złożenie wszystkiego w ustrukturyzowany prompt według szablonu, gotowy do umieszczenia w twoim prompt_id.

Niezawodność ekstrakcji zapewniają structured outputs (odpowiedzi ściśle według schematu JSON), a Batch API obniża koszty przetwarzania 3000 dialogów o połowę.

To dokładnie ta architektura, którą buduję na co dzień: moje wieloagentowe pipeline'y pochłaniają duży „brudny” input (na przykład całą bazę kodu), wydobywają ustrukturyzowane znaleziska i zbierają finalny ustrukturyzowany dokument. Tutaj input to dialogi, output to prompt, mechanika i sama.

Proponuję zacząć od płatnego pilota: przetwarzam próbkę (~200–300 dialogów jednego biznesu) i oddaję gotowy szkic promptu + bazę wiedzy, abyś ocenił jakość na małej próbce, potem skalujemy na pełny zakres i inne sklepy. Orientacyjnie: 15 000 UAH / 7 dni na pilot, pełny zakres — po nim.

P.S. A propos — generacja promptu i jego testowanie to w zasadzie jeden cykl. Jeśli będzie potrzeba, spokojnie zamknę również automatyczne testowanie dialogów, aby wszystko trzymała jedna osoba. Rozwiń

Budżet: 1000 UAH Termin: 30 dni

Realizuję AI-konwejer analizy tablic JSON za pomocą Batch API od OpenAI lub Google Vertex AI do destylacji dialogów, automatycznego wydobywania edge-case'ów przekazywania czatu człowiekowi oraz generowania systemowego promptu.

Czy planujecie używać wektorowej bazy danych (RAG) do dynamicznego podłączenia znalezionej bazy wiedzy, czy cała zebrana informacja ma być bezpośrednio zapiekana w finalnym prompt_id, ograniczając okno kontekstowe?

Budżet i terminy omówimy w osobistej korespondencji.

Budżet: 1000 UAH Termin: 7 dni

Cześć, pracowałem nad systemem analizy dialogów sprzedażowych dla platformy e-commerce z ponad 15000 wiadomości, gdzie zautomatyzowałem tworzenie AI-promptów i zwiększyłem konwersję o 23%.

Ciekawi mnie, jak planujecie przetwarzać kontekst długich dialogów i czy należy uwzględnić emocjonalny ton klientów przy formułowaniu promptów?

Proponuję się skontaktować, chętnie doradzę technicznie za darmo i wspólnie opracujemy plan rozwoju + opowiem o moim zespole!

Budżet: 27000 UAH Termin: 7 dni

Mamy już praktycznie gotowe rozwiązanie dla tego zadania - można szybko dostosować je do waszego SaaS i uruchomić pierwszy działający wariant ))

Co do budżetu, 1000 UAH, no tak, tu jest niuans - to wystarczy raczej na konsultację lub krótką analizę podejścia, a nie na realizację mechanizmu analizy 3000 dialogów i generacji promptu.

Na pierwszym etapie proponowałbym stworzyć prototyp w ciągu 7 dni - analiza json, wyciągnięcie bazy wiedzy, scenariuszy, powodów przekazania do żywego menedżera, przykładów udanych i nieudanych dialogów, a także złożenie gotowej wiadomości dla dewelopera dla OpenAI.

Realizacyjnie widzę to jako pipeline z kilku kroków - oczyszczanie dialogów, klasteryzacja tematów, wyciąganie reguł biznesowych, osobna analiza wzorców sprzedażowych, sprawdzenie sprzeczności, a następnie generacja promptu i test na kontrolnej próbce.

Tutaj ważne jest, aby nie tylko poprosić model o przeczytanie wszystkich dialogów, bo on narysuje ładny tekst i pójdzie pić herbatę, ale zbudować powtarzalny proces z oceną jakości.

Pracowaliśmy z podobnymi zadaniami w zakresie AI, automatyzacji i SaaS.
- https://business.ingello.com/vorfahr - podobny pod względem logiki AI-automatyzacji i scenariuszy biznesowych
- https://business.ingello.com/fractal - o procesach agenta i skomplikowanych zautomatyzowanych łańcuchach
- https://business.ingello.com/tts - przykład pracy z AI-komunikacją i scenariuszami głosowymi

Główna strona naszego podejścia dla giełdy - https://systems-fl.ingello.com/ua

Będzie potrzebne od was - przykład json, najlepiej 50-100 dialogów do testu, aktualny prompt_id lub jego tekst, opis formatu finalnego promptu i kryteria, według których uważacie odpowiedź AI menedżera za udaną.

Uściślę dwa punkty.
- Czy trzeba generować tylko prompt, czy także automatycznie testować go na historycznych dialogach?
- Czy wasze dialogi są już oznaczone jako udane lub nieudane, czy to też trzeba określić automatycznie?

Możemy omówić tutaj szczegóły i szybko przejść do prototypu - jestem w kontakcie (: Rozwiń

Budżet: 11111 UAH Termin: 1 dzień

Dzień dobry, Ołeksandrze.
Silne sformułowanie zadania!

Pracowałem z OpenAI API, budowaniem asystentów AI oraz systemami analizy czatów.
W realizacji patrzyłbym w stronę:
➡️ OpenAI API
➡️ RAG do wydobywania wiedzy
➡️ Gemini 2.5 / GPT-4.1 do analiz semantycznych

Pomogę zarówno w architekturze, jak i w realizacji MVP.
Napisz do mnie, podam wycenę projektu.

Dziękuję, miłego dnia Rozwiń

Budżet: 1200 UAH Termin: 3 dni

Bardzo interesujące zadanie, szczególnie sama idea przekształcania „żywych” dialogów na Instagramie/Telegramie w gotowy prompt dla menedżera sprzedaży AI bez udziału właściciela biznesu. Kluczowe jest tutaj nie tylko wygenerowanie tekstu, ale prawidłowe wydobycie wzorców: bazy wiedzy, scenariusze sprzedaży, wyzwalacze do eskalacji do człowieka oraz nieudane przypadki.

Pracowałem z konsultantami AI dla Instagram Direct, automatyzacją komunikacji oraz inżynierią promptów pod logikę sprzedaży/lejka. Dla takiego systemu patrzyłbym w stronę OpenAI + strukturalnego procesu wydobywania: najpierw klasyfikacja dialogów, potem wydobycie wzorców intencji/scenariuszy, a następnie generacja finalnego promptu dla dewelopera przez zdefiniowany framework.

Również ważne jest osobne przetwarzanie „złych dialogów”, ponieważ to one często pokazują, gdzie AI nie powinno improwizować.

Mogę pomóc w przemyśleniu architektury tego mechanizmu, wyborze narzędzi AI oraz realizacji procesu wydobywania/generacji pod waszą platformę SaaS.

Budżet: 22000 UAH Termin: 12 dni

Dzień dobry!

Pipeline na Pythonie: (1) klasteryzacja 3000 dialogów według tematu/intencji za pomocą text-embedding-3-large + UMAP/HDBSCAN, (2) wydobycie wiedzy przez Claude Opus 4.7 z ustrukturyzowanym wyjściem w 4 kategoriach (baza wiedzy / scenariusze / sytuacje eskalacyjne / dobre vs złe przykłady), (3) synteza systemowego promptu przez meta-prompting na GPT-5.5 z groundingiem na wydobytych wzorcach, (4) walidacja na holdout 10% dialogów - sprawdzamy, czy nowy prompt reprodukuje rzeczywiste odpowiedzi menedżerów.

Gotowe narzędzia do wykorzystania: OpenAI Evals (natywna walidacja promptów) + Microsoft PromptWizard (auto-optymalizacja). Gotowego SaaS, który robi dokładnie to z 3000 dialogów IG, na rynku nie ma - potrzebny jest custom, ale architektura jest wyraźnie określona.

Tydzień temu zająłem 3. miejsce solo na AI Agent Olympics Hackathon Milan AI Week 2026 (największe wydarzenie AI w Europie, 731 zespołów, 2382 uczestników). Pełnoetatowy inżynier AI od ponad roku. MSc Strategic PM, PRINCE2 - struktura i dokumentacja w każdym projekcie.

Cena: 22 000-30 000 zł w zależności od liczby verticali produktowych, czas 12-16 dni.

Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć! Jesteśmy zespołem programistów i specjalistów ds. komunikacji w mediach społecznościowych z 4-letnim doświadczeniem praktycznym. Tworzenie efektywnego promptu na podstawie rzeczywistych dialogów wymaga nie tylko technicznego pisania instrukcji, ale także głębokiego zrozumienia psychologii klienta i praktyk SMM. Przeprowadzimy pełny audyt dostarczonych czatów, zestrukturyzujemy typowe zapytania użytkowników i opracujemy elastyczny prompt, który pozwoli agentowi AI skutecznie zamykać klientów na pożądaną akcję, tak jak robi to najlepszy menedżer. Szczególną uwagę poświęcimy bezpieczeństwu danych oraz wykluczeniu scenariuszy, w których klient może zmylić AI. Porozmawiajmy o zakresie dialogów do analizy w wiadomościach prywatnych!

Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień

Witam.

Mogę przeanalizować dialogi i stworzyć prompty. Piszcie, omówimy.

Budżet: 22000 UAH Termin: 7 dni

Cześć! Rozumiem zadanie - trzeba zbudować pipeline, który z surowych dialogów automatycznie generuje strukturalny prompt dla menedżera AI.

Moje podejście:
- Chunking i wektoryzacja dialogów (OpenAI Embeddings + klasteryzacja) w celu wydobycia wzorców: FAQ, scenariusze, sytuacje kryzysowe
- GPT-4o z strukturalnymi wynikami do wydobywania bazy wiedzy, skryptów i przykładów w JSON
- Automatyczne formowanie finalnego prompt_id przez OpenAI Prompt Management lub zapis jako wiadomość dewelopera

Realizowałem podobne rzeczy: systemy RAG, analiza czatów, automatyzacja promptów pod biznes. Mogę pokazać przykład pipeline'u na waszych testowych danych.

Jestem gotów omówić szczegóły - napiszcie, ile dialogów średnio i jaki format JSON na wyjściu obecnie.

Budżet: 1000 UAH Termin: 3 dni

Cześć! Dokładnie zapoznałem się z twoim projektem i jestem gotów rozpocząć pracę. Gwarantuję wysoką jakość i terminowe wykonanie.

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Oczywiście, mam doświadczenie w opracowywaniu takich rozwiązań. Używam GPT‑4/OpenAI API, LangChain/LLamaIndex do przetwarzania 3000 dialogów: wyciągamy bazę wiedzy, scenariusze, kryteria przejścia do żywego menedżera, analizujemy udane i nieudane czaty. Po przygotowaniu wektorowego magazynu – generuję prompt, który zawiera wszystkie kluczowe scenariusze i instrukcje. Wynik – gotowy prompt_id, który można zaimportować do waszej platformy SaaS bez angażowania właściciela.