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: 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: 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: 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: 1500 PLN Termin: 10 dni

Twoje skupienie na eliminacji halucynacji w analizie dokumentów regulacyjnych jest właściwym priorytetem, szczególnie w przypadku danych PDF o wysokiej stawce, gdzie przypisanie źródła jest obowiązkowe. Zbudowałem kilka platform Ask Your Data przy użyciu Next.js, gdzie każda odpowiedź musi być oparta na konkretnych fragmentach dokumentów. Dla twojego MVP wdrożę solidny pipeline wyszukiwania, który zmusi model do cytowania konkretnych stron i paragrafów, zapewniając 100% śledzenie każdej wygenerowanej odpowiedzi. Planuję użyć bazy danych wektorowej do obsługi wyszukiwania semantycznego przed przekazaniem kontekstu do systemu. Aby dać ci wyobrażenie, uproszczony przepływ wyszukiwania wygląda tak:
const docs = await vectorStore.similaritySearch(query, 4);
const context = docs.map(d => d.pageContent).join(' ');
const prompt = 'Użyj tylko tego kontekstu, aby odpowiedzieć: ' + context + ' Pytanie: ' + query;
const response = await model.generate(prompt);
Ta konfiguracja gwarantuje, że jeśli odpowiedź nie znajduje się w twoich plikach regulacyjnych, system wyraźnie to stwierdzi, zamiast zgadywać. Jestem gotów natychmiast rozpocząć pracę nad architekturą Next.js.

Czekam na szczegółową dyskusję na temat twojego projektu.

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: 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: 1000 PLN Termin: 1 dzień

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

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.