Budowa platformy Intelligent Document Analysis (Next.js + RAG)

Budżet: 800 PLN Termin: 3 dni

Dzień dobry.

Mogę zrealizować MVP platformy „Zapytaj swoje dane” do analizy dokumentów regulacyjnych z architekturą RAG i kontrolowaną generacją odpowiedzi.

Co mogę zrobić w ramach projektu:

— frontend na Next.js z wygodnym interfejsem do ładowania i wyszukiwania
— przetwarzanie dokumentów PDF / TXT
— budowa pipeline'u RAG: chunking, embeddings, retrieval, reranking
— generacja odpowiedzi tylko na podstawie znalezionych fragmentów
— powiązanie odpowiedzi z konkretnymi źródłami / fragmentami dokumentu
— podstawowe mechanizmy redukcji halucynacji
— architektura odpowiednia do dalszej skalowalności

Szczególnie ważne w takim projekcie jest prawidłowe zbudowanie nie tylko interfejsu, ale przede wszystkim logiki kontroli odpowiedzi:
model nie powinien „wymyślać”, a ma odpowiadać tylko w ramach potwierdzonego kontekstu. Można to zrealizować poprzez ścisłe ograniczenie kontekstem, cytowanie źródeł i prawidłową logikę retrieval.

Mogę również pomóc określić optymalny stos technologiczny dla MVP:
Next.js + backend API + vector store + dostawca LLM.

Na początek warto doprecyzować:
— jaki jest planowany zakres dokumentów
— w jakich językach są dokumenty
— czy potrzebne są cytaty / odniesienia do źródeł w odpowiedzi
— czy będzie dostęp wieloosobowy

Jestem gotów omówić architekturę i zaproponować praktyczny plan realizacji MVP. Rozwiń

Budżet: 15000 PLN Termin: 10 dni

Witam.
Dokładnie zapoznałem się z opisem projektu dotyczącego stworzenia platformy Intelligent Document Analysis z architekturą RAG. Rozumiem zadanie stworzenia narzędzia MVP, które będzie analizować dokumenty (PDF/tekst) i formułować dokładne odpowiedzi dla użytkownika na podstawie tych danych.
Mogę zrealizować architekturę rozwiązania z wykorzystaniem Next.js dla interfejsu oraz integracją systemu wyszukiwania w dokumentach z późniejszą generacją odpowiedzi. Ważne jest zapewnienie prawidłowego przetwarzania źródeł danych i minimalizacja niedokładnych odpowiedzi modelu dzięki odpowiedniej strukturze przetwarzania dokumentów.
Proponuję omówić strukturę danych, format dokumentów i oczekiwane funkcjonalności MVP, aby określić optymalną architekturę i etapy rozwoju.

Budżet: 700 PLN Termin: 5 dni

Zbuduje MVP. Stos: Next.js frontend, FastAPI backend, PostgreSQL + pgvector do wektorowej bazy, LangChain do pipeline RAG. Upload PDF przez PyMuPDF, chunking z overlap, embedding przez OpenAI ada-002. Odpowiedzi z cytowaniem zrodla i numeru strony, zeby wyeliminowac halucynacje. Pytanie: jakie dokumenty beda analizowane (regulacje bankowe, GDPR, inne)? I ile dokumentow w pierwszej wersji? 5 dni, 700 PLN.

Budżet: 1000 PLN Termin: 1 dzień

Cześć. Pracowałem z Next.js. Jestem gotowy do współpracy.

Budżet: 2000 PLN Termin: 10 dni

Dzień dobry. Zainteresował mnie Państwa projekt. Mogę zrealizować MVP platformy z architekturą RAG do pracy z dokumentami regulacyjnymi, gdzie użytkownik zadaje pytanie, a system odpowiada wyłącznie na podstawie załadowanych dokumentów PDF lub tekstowych z podaniem źródeł.

Budżet: 4800 PLN Termin: 11 dni

Robiłem poseidon.codezerogroup.com — platformę webową w Next.js z backendem Python i integracją zewnętrznych API, co technicznie pokrywa się z tym, czego potrzebujesz dla platformy RAG na dokumentach regulacyjnych.

Architektura "Ask your data" wymaga precyzyjnego doboru metody chunkowania, modelu embeddingów i walidacji źródeł — to właśnie odróżnia MVP, które działa, od prototypu, który halucynuje. Zbuduję pipeline RAG oparty o LangChain + pgvector (lub Chroma) z mechanizmem cytowania konkretnych fragmentów dokumentów i metrykami oceny jakości odpowiedzi.

Co zrobię:
- Ingestion pipeline: upload PDF/TXT, chunking, embeddingi (OpenAI/HuggingFace), zapis do vector DB
- RAG backend: retriever + reranker, odpowiedzi z listą cytowanych fragmentów
- Interfejs Next.js: panel uploadu dokumentów, okno Q&A z podglądem źródeł
- Eval pipeline: metryki faithfulness + relevance (RAGAS lub własne)
- Deployment: Docker + .env, gotowe do uruchomienia na VPS lub cloud

--- OPCJE ---

- Opcja A (MVP Podstawowy): 4800 PLN (11 dni) — ingestion + RAG backend + UI Q&A z kontrolą źródeł + eval
- Opcja B (MVP Produkcyjny): 7680 PLN (14 dni) — Opcja A + user auth, multi-document collections, admin panel, deployment na serwer — najlepszy stosunek zakres/cena
- Opcja C (MVP Zaawansowany): 9990 PLN (21 dni) — Opcja B + analytics dashboard, REST API do integracji zewnętrznych, fine-tuned retrieval

Czas realizacji: 11 dni od przekazania klucza API (OpenAI lub własny endpoint) oraz przykładowych dokumentów regulacyjnych.

Portfolio:
- https://poseidon.codezerogroup.com — platforma webowa Next.js + Python backend, integracja API
- https://ou-uv.com — Flask/Python CMS, wielojęzyczność, integracja zewnętrznych serwisów
- https://codezerogroup.com — system B2B z własnym CMS

8 lat w web development i AI — od prostych integracji API po pełne platformy RAG z backendem Python.

Jeśli chcesz, mogę przesłać przykład działającego RAG pipeline na Twoim typie danych przed podpisaniem umowy — napisz tylko z jakim zestawem dokumentów pracujemy.

Ponieważ jestem nowy w serwisie freelancehunt i chcę szybko zdobyć kilka pierwszych projektów do portfolio, oferuję zniżkę 15% dla 5 pierwszych klientów. Oferta ważna do czasu uzyskania 5 zleceń. Rozwiń

Budżet: 550 PLN Termin: 3 dni

Cześć, Marcinie!

Twoje główne wyzwanie - zaufane odpowiedzi z ustalonego zestawu dokumentów, zero halucynacji - to coś, co już wcześniej rozwiązałem. Dla firmy konsultingowej stworzyłem asystenta RAG na Flowise, który odpowiada wyłącznie na podstawie wektoryzowanych dokumentów firmy i wyraźnie odmawia wyjścia poza nie. Dla systemu HR stworzyłem agenta AI w n8n wspieranego przez Supabase z uporządkowanymi, kontrolowanymi źródłowo wynikami. Oba projekty mają ten sam problem, który opisujesz. (możesz sprawdzić w moim portfolio)

Dla Twojego MVP zacząłbym od krótkiej rozmowy odkrywczej - dokumenty regulacyjne mają niuanse, które bezpośrednio wpływają na strategię dzielenia i dokładność wyszukiwania. Ta rozmowa zazwyczaj zapobiega wielu przeróbkom.

Pracuję z n8n jako warstwą orkiestracyjną i jestem elastyczny co do stosu AI i magazynu wektorów.

Budżet: 2500 PLN Termin: 7 dni

Mam duże doświadczenie w programowaniu w React (Frontend) oraz Node.js/Python (Backend), dlatego jestem gotów wziąć projekt do pracy w całości (Full-stack).

Mój stos technologiczny pod Twoje zadanie:

Frontend: React, HTML5/CSS3 (Sass/Tailwind), responsywne układy dla urządzeń mobilnych.

Backend: Node.js (Express) lub Python (Django/FastAPI) — w zależności od tego, co lepiej pasuje do logiki projektu.

Bazy danych: PostgreSQL, MongoDB lub MySQL.

Dlaczego warto wybrać mnie:

Piszę czysty, łatwy do utrzymania kod bez zbędnych bibliotek.

Zawsze dotrzymuję terminów i jestem w kontakcie.

Zwracam uwagę na szczegóły: szybkość ładowania, bezpieczeństwo i UX/UI.

Będę zadowolony, mogąc omówić szczegóły techniczne na czacie. Rozwiń

Budżet: 700 PLN Termin: 3 dni

Cześć!

Jestem gotowy, aby pomóc w opracowaniu platformy MVP do analizy dokumentów regulacyjnych i generowania odpowiedzi na podstawie architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation), z kontrolowanym wyjściem i przypisaniem źródeł.

Co można wdrożyć na etapie MVP:

• Przesyłanie dokumentów PDF i tekstowych
• Dzielenie dokumentów na bloki semantyczne
• Indeksowanie przy użyciu bazy danych wektorowej
• Wydobywanie odpowiednich fragmentów przed generowaniem odpowiedzi
• Generowanie odpowiedzi wyłącznie na podstawie wydobytych źródeł
• Wyświetlanie odniesień do konkretnych fragmentów dokumentów

Kluczowy nacisk na redukcję halucynacji:

• Odpowiedzi są budowane tylko na podstawie wydobytego kontekstu
• Generowanie poza bazą danych dokumentów jest ograniczone
• Monitorowane są wskaźniki pewności
• Opcja zwrotu „odpowiedź nieznaleziona w dokumentach” w przypadku niewystarczających danych

Typowy stos technologiczny MVP:

• LLM + pipeline wyszukiwania
• Osadzenia + wyszukiwanie wektorowe
• Backend API
• Interfejs internetowy do pytań i odpowiedzi

Dodatkowe możliwości:

— Rozróżnienie między typami dokumentów
— Aktualizacja bazy danych bez ponownego trenowania
— Rejestrowanie zapytań
— Architektura przygotowana do przyszłej skalowalności

Jestem gotowy, aby omówić format MVP, proponowany stos technologiczny i szacunkowy koszt po wyjaśnieniu objętości dokumentów i przypadków użycia. Rozwiń

Budżet: 1000 PLN Termin: 2 dni

Dzień dobry. Jestem gotów wykonać ten projekt, mam duże doświadczenie w tworzeniu aplikacji.

Budżet: 700 PLN Termin: 5 dni

Dzień dobry. Profesjonalnie programuję już 4 lata. W tym czasie stworzyłem ponad 5 udanych MVP. Zajmowałem się zarówno tworzeniem stron internetowych, jak i rozwojem sztucznej inteligencji. W razie potrzeby mogę wysłać portfolio w wiadomościach prywatnych. Będę zadowolony ze współpracy z Państwem.

Budżet: 75 PLN Termin: 1 dzień

Dzień dobry. Jestem gotów do realizacji

Budżet: 850 PLN Termin: 1 dzień

✋ Witaj! Jesteśmy firmą IT dZENcode.

Realizujemy MVP "Ask Your Data" z architekturą RAG: frontend na Next.js, backend na Pythonie, integracja z wektorowym magazynem i cytowanie źródeł w celu zwiększenia dokładności odpowiedzi, wykluczając błędne dane, opierając się na doświadczeniu zespołu, najlepszych praktykach i własnych osiągnięciach.

Czy masz gotową bazę danych lub strukturę dokumentów do przetworzenia?
Preferowane magazyny embeddingów: pgvector, Qdrant, Pinecone?

Szczegółowe informacje o naszych usługach i stawkach znajdziesz na stronie: Freelancehunt
Zobacz – potem omówimy szczegóły pracy, pisz, gdy będziesz gotowy.

Ostateczny koszt ustalany jest dopiero po wyjaśnieniu zakresu i wymagań.

___________________
Z poważaniem,
Menadżer dZENcode

Nasze mocne strony:
💎 10+ lat świadczymy usługi IT: Outsourcing, Outstaffing
🔥 90+ pracowników na etacie
🚀 Projekty „od zera” i wsparcie
⚙️ SLA i wsparcie po produkcji
✅ Umowa z firmą, gwarantowany wynik!
🔥 250+ publicznych opinii od 2015 roku. Rozwiń

Budżet: 100 PLN Termin: 1 dzień

Cześć,

Chętnie pomogę Ci zbudować platformę MVP do analizy dokumentów regulacyjnych i generowania dokładnych odpowiedzi przy użyciu architektury RAG (Retrieval-Augmented Generation). Mam doświadczenie w pracy z nowoczesnymi technologiami internetowymi i integracjami AI, a także rozumiem znaczenie budowania systemów opartych na zweryfikowanych źródłach, a nie generowaniu niekontrolowanych odpowiedzi.

W tym projekcie mogę wdrożyć rozwiązanie, w którym dokumenty takie jak pliki PDF i pliki tekstowe są przetwarzane, indeksowane i przechowywane, aby pytania użytkowników były odpowiadane wyłącznie na podstawie dostarczonych materiałów. System może korzystać z osadzeń wektorowych i wyszukiwania semantycznego, aby wydobyć najbardziej odpowiednie sekcje dokumentów, a model językowy będzie generować odpowiedzi, korzystając tylko z tych źródeł. Takie podejście znacząco pomaga zredukować halucynacje i zapewnia pełną przejrzystość co do pochodzenia odpowiedzi.

Mogę zbudować platformę z czystą i skalowalną architekturą, w tym z wprowadzaniem dokumentów, indeksowaniem, interfejsem pytanie-odpowiedź oraz jasnym cytowaniem źródeł dokumentów w każdej odpowiedzi. System może również wspierać przesyłanie nowych dokumentów, filtrowanie danych i poprawę procesu wyszukiwania w miarę wzrostu zbioru danych.

Chętnie omówię Twoje wymagania bardziej szczegółowo i pomogę zaprojektować niezawodne MVP, które pokaże podstawową funkcjonalność Twojej platformy.

Z poważaniem. Rozwiń

Budżet: 2000 PLN Termin: 10 dni

Dzień dobry. Mogę zrealizować MVP platformy na Next.js + RAG do analizy dokumentów z kontrolowanymi odpowiedziami po źródłach, z możliwością przesyłania PDF/tekstu oraz redukcją halucynacji. Jestem gotów omówić stos technologiczny, etapy i koszt.

Budżet: 2000 PLN Termin: 10 dni

Cześć!

Widzę twój projekt jako platformę do dokładnej analizy dokumentów z wykorzystaniem Next.js i architektury RAG. Moja ekspertyza to przetwarzanie PDF/tekstów, budowanie pipeline'ów RAG dla niezawodnego wyszukiwania odpowiedzi bez halucynacji, integracja LLM i tworzenie MVP z kontrolą źródeł danych.

Mogę szybko zbudować działający prototyp z ładowaniem dokumentów, generowaniem odpowiedzi i dokładnym powiązaniem ze źródłami, z możliwością skalowania i rozszerzania funkcjonalności.

Jestem gotów omówić architekturę, terminy i rozpocząć od razu.

Dziękuję za uwagę!

Budżet: 5000 PLN Termin: 10 dni

Cześć, Marcin

Mogę zbudować Twoje MVP od podstaw tak szybko, jak to możliwe.
Przygotowałem wzorce architektoniczne do uruchomienia gotowych do produkcji pipeline'ów.
Tylko najlepsze praktyki i nowoczesne narzędzia będą używane w dostarczonym kodzie.

Napisz do mnie wiadomość prywatną, czekam na Ciebie.

Budżet: 800 PLN Termin: 5 dni

Вітаю, зроблю вам проект під ключ. Швидко та якісно. Термін вказан ДО 5 днів

Gratulacje, wykonam dla Ciebie projekt pod klucz. Szybko i sprawnie. Termin realizacji do 5 dni.

Budżet: 10000 PLN Termin: 15 dni

Cześć,
Cieszę się, że mogę aplikować na stanowisko Programista – Platforma MVP do analizy dokumentów regulacyjnych. Posiadając silne doświadczenie w architekturze RAG, NLP i aplikacjach opartych na danych, specjalizuję się w budowaniu narzędzi, które wydobywają dokładne informacje z dużych zbiorów tekstowych, jednocześnie zachowując pełną kontrolę nad wiarygodnością źródeł.

Kluczowe mocne strony, które wnoszę:
⚙️ Ekspertyza w analizie PDF/Tekst, bazach danych wektorowych i pipeline'ach RAG
🤖 Umiejętność automatyzacji odpowiedzi z minimalnym halucynowaniem przy użyciu zweryfikowanych źródeł
🧠 Silne skupienie na skalowalnym, łatwym w utrzymaniu rozwoju MVP

Jestem chętny, aby wnieść moje umiejętności techniczne w celu stworzenia solidnego rozwiązania „Zapytaj swoje dane”, które dostarcza precyzyjnych, wiarygodnych odpowiedzi dla Twoich użytkowników.

Dziękuję za poświęcony czas i rozważenie mojej aplikacji.

Z poważaniem,
Jeo Vincent Carretas Rozwiń

Budżet: 1000 PLN Termin: 3 dni

Dzień dobry!

Posiadam doświadczenie w tworzeniu aplikacji na Next.js oraz implementacji architektur RAG do analizy dokumentów PDF/tekstowych. Jestem gotów zbudować precyzyjną platformę "Ask your data", zapewniając kontrolę źródeł i eliminację halucynacji.

Zapraszam do kontaktu w celu omówienia szczegółów.

Budżet: 4300 PLN Termin: 5 dni

Cześć Marcin!

Analiza dokumentów oparta na RAG to dokładnie to, co robimy na co dzień w FlipFactory. Obecnie prowadzimy produkcyjny system RAG z ponad 836 fragmentami dokumentów, wyszukiwaniem wektorowym i API Claude — zasilając naszą wewnętrzną bazę wiedzy bez halucynacji.

Bezpośrednio istotne doświadczenie:
✅ FlipAudit — zautomatyzowana platforma analizy dokumentów (parsowanie PDF, spostrzeżenia wspierane przez AI, cytaty źródłowe)
✅ Produkcyjny pipeline RAG: wczytywanie PDF → dzielenie tekstu na fragmenty → osadzenia wektorowe → wyszukiwanie semantyczne → API Claude z ugruntowanymi odpowiedziami
✅ 12 serwerów MCP w produkcji (TypeScript, opublikowane na npm)

Podejście techniczne do Twojego MVP:
1. Wczytywanie dokumentów — przesyłanie PDF/tekstu, inteligentne dzielenie z nakładaniem dla zachowania kontekstu
2. Magazyn wektorów — ChromaDB lub Pinecone dla osadzeń (OpenAI ada-002 lub Cohere)
3. Pipeline RAG — wyszukiwanie semantyczne → pobieranie top-K → API Claude z rygorystycznym ugruntowaniem źródła
4. Kontrola halucynacji — każda odpowiedź zawiera dokładne cytaty źródłowe (nazwa dokumentu, strona, akapit). Brak źródła = brak odpowiedzi. Ocena pewności dla każdej odpowiedzi.
5. Frontend — Next.js 15 + TypeScript + Tailwind, interfejs użytkownika w stylu czatu z podświetlaniem źródła
6. API — punkty końcowe RESTful do zarządzania dokumentami, zapytań i administracji

Stos: Next.js 15, TypeScript, API Claude (Sonnet dla szybkości, Opus dla precyzji), PostgreSQL + pgvector (lub ChromaDB), wdrożenie Vercel

Harmonogram: 5 dni do działającego MVP z przesyłaniem dokumentów, wyszukiwaniem i cytowanymi odpowiedziami.

Portfolio: flipfactory.it.com

Chętnie omówię szczegóły architektury — możemy zacząć od razu. Rozwiń

Budżet: 2500 PLN Termin: 7 dni

Cześć!

Mam doświadczenie w opracowywaniu systemów AI opartych na RAG (Retrieval Augmented Generation) do pracy z dokumentami korporacyjnymi i regulacyjnymi. Główny nacisk w takich systemach kładzie się na kontrolę źródeł odpowiedzi, minimalizację halucynacji oraz dokładne cytowanie dokumentów, co dobrze odpowiada Twojemu zadaniu.

Używany stos technologiczny:

Backend

Python FastAPI lub Django
LangChain / LlamaIndex (pipeline RAG)
PostgreSQL
pgvector lub Qdrant (wyszukiwanie wektorowe)

AI / NLP

OpenAI / Claude / lokalne LLM (w razie potrzeby)
embeddings do wyszukiwania semantycznego
chunking + reranking dla dokładności odpowiedzi

Przetwarzanie dokumentów

parsowanie PDF (PyMuPDF / pdfminer)
OCR w razie potrzeby (Tesseract)
pipeline do indeksowania dokumentów

Frontend

Next.js / React
interfejs czatu typu „Zapytaj swoje dokumenty”
Infrastruktura

Docker

zadania w tle (Celery / Redis)
AWS / VPS

Z poważaniem,
Andrij 🚀 Rozwiń

Budżet: 1800 PLN Termin: 12 dni

cześć,

ten projekt mniej dotyczy budowania prostego interfejsu „czatu z pdf” a bardziej tworzenia kontrolowanego przepływu pracy RAG, w którym odpowiedzi są oparte na przesłanych dokumentach, a system zachowuje pełną śledzalność źródeł.

to dokładnie właściwy sposób podejścia do tego rodzaju narzędzia, szczególnie dla regulacyjnych i tekstowych dokumentów, gdzie halucynacje są głównym ryzykiem.

dla mvp skupiłbym się na częściach, które naprawdę mają znaczenie:

przesyłanie i analizowanie dokumentów pdf/tekst

strukturalne dzielenie i indeksowanie

wiarygodny pipeline do pozyskiwania informacji

generowanie odpowiedzi wyłącznie na podstawie pozyskowanego kontekstu

odniesienia do źródeł / śledzalność w odpowiedziach

interfejs next.js do zadawania pytań i przeglądania wyników

najważniejszym punktem tutaj jest uczynienie systemu użytecznym i godnym zaufania, a nie tylko „wyglądającym jak AI”. w tego rodzaju produkcie jakość pozyskiwania informacji i kontrola źródeł są ważniejsze niż kreatywność modelu.

moja ocena dla solidnego pierwszego mvp wynosiłaby około 1800 pln i 12 dni.

jedno ważne pytanie przed rozpoczęciem: w pierwszej wersji, czy chcesz, aby system zawsze pokazywał fragmenty/cytaty źródeł z każdą odpowiedzią, czy to jest planowane na późniejszy etap? Rozwiń

Budżet: 900 PLN Termin: 5 dni

Cześć. Projekt wygląda interesująco i na dużą skalę. Jeśli planujesz stworzenie MVP do analizy dokumentów, jestem gotów pomóc w rozwoju. Zanim zaczniemy, musimy wyjaśnić kilka szczegółów. Czy są już określone wymagania dotyczące funkcjonalności? Jaka baza danych jest planowana do użycia? Jeśli chodzi o terminy, biorąc pod uwagę potrzebne sprawdzenie i testowanie, uważam, że realizacja może zająć około 5 dni. Cena – od 600-800 zł za godzinę, w zależności od złożoności projektu.