Zbuduj bezpieczny lokalny system AI (LLM, RAG i agenci AI)

Budżet: 27000 UAH Termin: 40 dni

Witam. Zaprojektuję bezpieczny, izolowany ekosystem AI oparty na lokalnym LLM (Llama/Mistral) oraz pipeline RAG do automatyzacji procesów biznesowych. Architektura rdzenia zostanie zbudowana w Pythonie (FastAPI + LlamaIndex), a wyszukiwanie wektorowe z rygorystycznym cytowaniem źródeł skonfiguruję za pomocą Qdrant, aby całkowicie wyeliminować halucynacje. Posiadam głębokie doświadczenie w tworzeniu architektur o wysokim obciążeniu z surową izolacją danych (tworzyłem złożone terminale handlowe MAM oraz trackery Web3 z natychmiastowym przetwarzaniem zbiorów danych). Wszystkie moduły indeksacji, przetwarzanie OCR PDF/DOCX oraz agentów AI do analizy transkrypcji izoluję w kontenerach Docker i wdrożę na Twoim serwerze VPS z systemem Linux.

Budżet: 27000 UAH Termin: 10 dni

Witaj!
Jestem Oleg, menedżer projektu w Business Atlas (oficjalni partnerzy n8n). Nasz zespół specjalizuje się w opracowywaniu i wdrażaniu lokalnych systemów AI, architektur RAG oraz prywatnych ekosystemów wieloagentowych (ponad 50 zrealizowanych projektów).
Zbudujemy dla Ciebie w pełni autonomiczną, bezpieczną i self-hosted platformę AI z lokalnymi LLM, pipeline'em RAG oraz agentami do przetwarzania dokumentów i transkryptów.
1. Proponowany stos technologiczny i architektura
Lokalny rdzeń (Local LLM): Wdrożenie DeepSeek / Llama 3 przez Ollama / vLLM w kontenerach Docker na dedykowanym VPS (pełna prywatność).
RAG & Vector DB: LlamaIndex + Qdrant / Supabase (pgvector) z zarządzaniem metadanymi, deduplikacją, wersjonowaniem i ścisłym cytowaniem źródeł.
OCR & Parsowanie dokumentów: Zautomatyzowane pipeline'y przetwarzania PDF, DOCX, XLSX, TXT oraz transkryptów spotkań.
Agenci i API: Mikrousługi FastAPI + self-hosted n8n do orkiestracji agentów (podsumowania spotkań, wyciąganie Action Items, wiedza o klientach).
Bezpieczeństwo i izolacja: Ścisła kontrola dostępu (RBAC), autoryzacja, SSL/WireGuard dla ochrony portów.
1. Nasze doświadczenie i portfolio
Wdrożenie lokalnego AI-pipeline'u w Dockerze na bazie Ollama (Llama 3/Mistral) do bezpiecznego przetwarzania danych wewnętrznych.
Pipeline RAG i warstwa wektorowa (3000+ SKU) na bazie Qdrant do wyszukiwania semantycznego.
Inteligentne parsowanie dokumentacji pierwotnej, wyciągów PDF oraz zamówień medycznych.
Asystenci do automatycznego notowania transmisji, wyciągania zadań oraz synchronizacji z CRM.
1. Etapy, terminy i koszty
Discovery & Infra (specyfikacja, VPS, Docker, n8n, Local LLM): 7-10 dni — 600 - 900 USD.
RAG & Doc Pipeline (indeksowanie PDF/XLSX, OCR, cytowanie źródeł): 14-20 dni — 2000 - 3500 USD.
Agentic Workflow (agenci spotkań, wyciąganie działań, FastAPI/Web UI): 14-20 dni — 2000 - 3500 USD.
Łącznie: 7-9 tygodni | 4600 - 7900 USD + 14 dni wsparcia technicznego.
Napisz do mnie prywatnie — omówimy szczegóły na start! Rozwiń

Budżet: 10000 UAH Termin: 7 dni

Cześć, Anastasio!

Mogę zająć się pierwszym etapem: zaprojektować i wdrożyć podstawowe jądro self-hosted AI-systemu z lokalnym LLM, RAG-wyszukiwaniem w dokumentach i odpowiedziami z odniesieniami do źródeł.

Mój profil jest bliski temu zadaniu: pracuję z Pythonem, Linuxem, Dockerem, lokalnym AI inference, ONNX Runtime, integracjami LLM, STT/TTS-pipeline'ami oraz systemami embedded/edge AI. Opracowywałem platformę AI voice assistant z detekcją wake-word, VAD, speech-to-text, text-to-speech, lokalnym LLM inference oraz wdrożeniem na urządzeniach z Linuxem. Dlatego dobrze rozumiem nie tylko poziom API, ale także praktyczne kwestie związane z wdrożeniem, wydajnością, stabilnością i działaniem modeli w kontrolowanym środowisku.

Jak bym zaczął:

1. Dobrałbym realistyczny stack pod Twój VPS/serwer: Ollama / llama.cpp / vLLM dla lokalnego LLM, Python + FastAPI dla backendu, Qdrant lub PostgreSQL + pgvector dla wyszukiwania wektorowego, Docker dla wdrożenia.

2. Zbudowałbym jądro RAG: ładowanie dokumentów, chunking, embeddings, metadata, deduplikacja, indeksowanie, wyszukiwanie relewantnych fragmentów i generowanie odpowiedzi tylko na podstawie znalezionych źródeł.

3. Dodałbym odpowiedzi oparte na cytatach, aby system nie tylko odpowiadał, ale także pokazywał, z którego dokumentu pochodzi informacja. Jeśli odpowiedzi w bazie nie ma — model ma uczciwie o tym informować.

4. Zaprojektowałbym architekturę pod następne etapy: OCR dla PDF, DOCX/XLSX/TXT, stenogramy spotkań, podsumowania spotkań, ekstrakcja zadań, kontrola dostępu, historia zapytań i izolacja danych klientów.

Proponuję nie budować całej platformy w ciemno od razu, a zacząć od pierwszego kontrolowanego etapu: RAG-core + lokalne LLM + test na Twoich rzeczywistych dokumentach. Po tym będzie jasne, jaki model pasuje, jakie są wymagania dotyczące serwera, jak najlepiej zbudować warstwę agenta i ile czasu zajmie pełny system.

Ocena pierwszego etapu: 7 dni.
Koszt pierwszego etapu: 10 000 zł.

Po pierwszym etapie będę mógł podać dokładną ocenę pełnej realizacji według kamieni milowych. Rozwiń

Budżet: 12000 UAH Termin: 7 dni

Cześć Anastazjo,

To dokładnie taki system, który buduję na co dzień — prowadzę małe studio AI, w którym samodzielnie wdrażam i obsługuję produkcyjne platformy RAG/agentów (nie są to opakowania API): samodzielnie hostowany produkt do pytań i odpowiedzi z wiedzą, z odpowiedziami z cytowanymi źródłami na podstawie dokumentów na żywo, plus wewnętrzna warstwa orkiestracji agentów do automatyzacji przepływów pracy. Stos technologiczny pokrywa się blisko z tym, co wymieniłeś: FastAPI, Docker, Qdrant/FAISS, wchłanianie w stylu LlamaIndex z OCR dla PDF-ów oraz lokalne/otwarte wdrożenie LLM na VPS.

Dla takiego systemu zacząłbym od określonego pierwszego kamienia milowego, zamiast zobowiązywać się do pełnej platformy w ciemno: uruchomienie podstawowego pipeline'u RAG (wchłanianie dokumentów, w tym OCR, indeksowanie/dedup, przechowywanie wektorów) na próbce twoich rzeczywistych dokumentów, połączonego z lokalnym LLM z odpowiedziami z cytowanymi źródłami, które możesz przetestować od początku do końca. Gdy to zostanie zweryfikowane, dodamy agenta do transkrypcji spotkań, podsumowania/wyodrębnianie zadań, kontrolę dostępu i interfejs zapytań jako osobne kamienie milowe — każdy z własnym rezultatem i kontrolą, płatne przez FH Safe.

Jedno pytanie, zanim określę późniejsze kamienie milowe: mniej więcej jaka objętość dokumentów / liczba użytkowników musi być obsługiwana przez system, i czy masz na myśli docelowy zakres budżetu na pełną budowę? To decyduje o tym, czy lokalny LLM działa komfortowo na jednym VPS, czy potrzebuje hostingu z GPU, co zmienia zarówno architekturę, jak i koszty.

Chętnie podzielę się przykładami produktów RAG/agentów, które zbudowałem, gdy zaczniemy rozmawiać o szczegółach.

Pozdrawiam,
Stas Rozwiń

Budżet: 27000 UAH Termin: 7 dni

Cześć. Mam doświadczenie z RAG, Pythonem, Langchainem itd. Jestem gotowy do współpracy!

Budżet: 18000 UAH Termin: 14 dni

Cześć! Zbudowałem samodzielnie hostowane systemy RAG w Pythonie — lokalne LLM (Llama/Mistral przez Ollama/vLLM) za FastAPI, z wchłanianiem LlamaIndex i Qdrant dla wektorów, wszystko zdockerowane na VPS z systemem Linux. Do transkrypcji spotkań i ekstrakcji zadań uruchamiam małą warstwę agenta na szczycie tego samego systemu wyszukiwania, z cytatami pobieranymi bezpośrednio z fragmentów źródłowych, aby ograniczyć halucynacje. Jedna rzecz, która kształtuje całą architekturę: mniej więcej ile dokumentów i użytkowników indeksujemy, i czy potrzebujesz twardej izolacji danych między klientami (oddzielne kolekcje/najemcy), czy wystarczy jeden wspólny indeks? Zacząłbym od wchłaniania + rdzenia RAG i rozwijałbym to dalej. Około 14 dni.

Budżet: 18000 UAH Termin: 14 dni

Cześć Anastasiia,

Mogę zbudować pierwszy etap produkcyjny tego systemu: wprowadzanie prywatnych dokumentów, lokalne wdrożenie LLM, RAG z cytatami źródłowymi, podstawowa kontrola dostępu oraz API w kontenerze Docker na Twoim serwerze.

Relewantne prace:
• youtube_helper: asystent RAG na Telegramie z FAISS, osadzeniami Gemini, hybrydowym wyszukiwaniem wektorowym + słowami kluczowymi, wyborem kontekstu MMR i zaplanowanym wprowadzaniem.
• lexai: ukraiński asystent prawny AI z ugruntowanym wyszukiwaniem w orzeczeniach sądowych.
• edrsr-ai-server: platforma kolejki i robota Node/Postgres do asynchronicznej analizy dokumentów.
• fasttravel: produkcyjny stos oparty na Dockerze z CI/CD, monitoringiem, kopiami zapasowymi i kontrolami bezpieczeństwa.

Zacząłbym od rzeczywistego przykładu dokumentu i zestawu oceniającego. Pipeline normalizowałby PDF, DOCX, TXT, XLSX, wyniki OCR, metadane, wersje i duplikaty przed indeksowaniem. Odpowiedzi wymagałyby pozyskanych dowodów i zwracałyby odniesienia do źródeł. Granice najemców i autoryzacja byłyby zaprojektowane przed dodaniem agentów.

Moja oferta to 18 000 UAH i 14 dni na Faza 1: wdrożenie, wprowadzanie dla wymienionych formatów, Qdrant lub pgvector, cytowany RAG, punkt końcowy FastAPI lub proste UI webowe, konfiguracja Docker, testy i dokumentacja. Agenci podsumowujący spotkania i zadania mogą być następnie dodani jako osobny zaakceptowany kamień milowy.

Kluczowe pytanie dotyczące rozmiaru to oczekiwana objętość korpusu, jednoczesni użytkownicy oraz dostępne CPU/GPU/RAM. To decyduje, czy Ollama/llama.cpp jest wystarczające, czy też vLLM na serwerze GPU jest uzasadnione. Rozwiń

Budżet: 5000 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry. Zajmuję się tym codziennie: mam w produkcji własny wieloagentowy system AI — 100 000+ linii Python (FastAPI), 750+ punktów końcowych API, 1000+ testów automatycznych.
Co w nim zostało zrealizowane (wszystko — własny kod, pokażę na żywo):
Orkiestrator: 19 wyspecjalizowanych agentów, zadania jako graf zależności — równoległe fale.
Agenci: Planista → Specjalista → Recenzent → Krytyk → Finalizator.
Router modeli: wybór modelu według złożoności zadania, wielo-dostawność (API zgodne z OpenAI, Gemini, Groq, DeepSeek) z automatycznym fallbackiem, uwzględnieniem limitów i skuteczności modeli. Zintegrowane boty Telegram Discord.
Jestem gotów pokazać system na żywo.

Budżet: 9000 UAH Termin: 7 dni

Cześć!

Jestem gotowy zająć się pierwszym etapem: wdrożenie rdzenia self-hosted AI-systemu — lokalne LLM + RAG-wyszukiwanie w dokumentach z cytowanymi źródłami.

Mój stack to Python + FastAPI, mam ukończony projekt Carshering-FastAPI (https://github.com/idelzss/Carshering-FastAPI) z backendem, autoryzacją i pracą z bazą danych. Mam również praktyczne doświadczenie w LLM-pipeline'ach w produkcji: w instagram_post_proj (https://github.com/idelzss/instagram_post_proj) zintegrowałem kilku dostawców (Groq, DeepSeek, Gemini) z routowaniem zapytań i generowaniem strukturalnych promptów — więc wiem z praktyki, jak utrzymać taki pipeline stabilnym.

Plan pierwszego etapu:

1. Dobór stacku pod wasz VPS: lokalne LLM (Ollama/llama.cpp) + FastAPI + baza wektorowa (Qdrant lub pgvector).
2. Podstawowy kontur RAG: ładowanie dokumentów → chunking → embeddings → wyszukiwanie odpowiedniego kontekstu → generowanie odpowiedzi ściśle na jego podstawie.
3. Cytowanie źródeł w odpowiedziach, z uczciwym "brak w bazie", jeśli kontekst nie został znaleziony.
4. Architektura z zapasem — aby OCR, transkrypcje, warstwa agenta i rozgraniczenie dostępu mogły być dodane bez przeróbek rdzenia.

Proponuję sprawdzić podejście od razu na waszych rzeczywistych dokumentach, a nie projektować system w próżni — tak będzie widać, jaki model i infrastruktura są naprawdę potrzebne.

Termin: 7 dni. Koszt: 9 000 UAH.

Po tym podam dokładną wycenę pozostałych milestone'ów. Jestem gotowy pokazać kod obu projektów — kiedy możemy porozmawiać? Rozwiń

Budżet: 10000 UAH Termin: 14 dni

Zbuduję wam system etapami: najpierw rdzeń RAG (ingestia PDF z OCR, DOCX, XLSX, deduplikacja, Qdrant, odpowiedzi z cytatami przez lokalny model na Ollama lub vLLM), potem agenci do transkrypcji (podsumowania, wyciąg zadań), następnie FastAPI z kontrolą dostępu i izolacją danych klientów. Każdy etap osobno jest oddawany i testowany na waszych rzeczywistych dokumentach przez Safe.

Mój RAG w produkcji można sprawdzić już teraz: znajdź w telegramie bota auth_ai_radar_bot. Hybrydowe wyszukiwanie (semantyka + BM25 z re-rankerem), bot odpowiada tylko na swojej bazie z odniesieniem do źródła, a gdy odpowiedzi w bazie nie ma, uczciwie odmawia zamiast halucynacji. Ten sam wzór będzie podstawą waszej bazy wiedzy. Przykład warstwy agenta też jest aktywny: research-agent na HuggingFace Spaces, profil BlankD1 (LangGraph, użycie narzędzi).

Stos pod waszą listę: Python, FastAPI, Docker, Qdrant, LlamaIndex lub LangChain, Llama/Mistral/Qwen lokalnie, Linux VPS.

Możemy omówić wszystkie szczegóły dotyczące objętości dokumentów, serwera i języka bazy w czacie.

Budżet: 15000 UAH Termin: 12 dni

Dzień dobry, Anastasio! Rozwinę lokalne LLM (Llama/Mistral/Qwen) na VPS przez Docker, zbuduję RAG-pipeline (LlamaIndex/LangChain + wektorowa baza danych typu Qdrant/Chroma) z obsługą PDF/DOCX/TXT i transkrypcji spotkań, z wyraźną izolacją danych klientów. Dodam agentów do przetwarzania stenogramów, podsumowań spotkań i wyciągania działań, API lub prosty interfejs webowy do zapytań, odpowiedzi z cytowaniem źródeł w celu minimalizacji halucynacji. Proszę o sprecyzowanie orientacyjnego budżetu na VPS/hosting - to określi, jakie modele można rzeczywiście uruchomić lokalnie.

Budżet: 1166 UAH Termin: 10 dni

Prowadzę system produkcyjny RAG z opóźnieniem poniżej 80 ms, częściowo przez pominięcie narzutu narzędzia MCP dla gorącej ścieżki - hybrydowe wyszukiwanie odbywa się przez dedykowany port HTTPS w usłudze, z modelami podłączonymi bezpośrednio do niego.
Warstwa pamięci: 5 warstw (2 kognitywne, 1 oparte na grafach) plus demon w tle obsługujący osadzanie, ranking, NER i synchronizację SQL na wektory w czasie rzeczywistym. Lokalne hostowanie LLM: 3 modele obecnie w produkcji, ~8 testowanych w czasie - wybór oparty na rzeczywistym porównaniu, a nie domyślnym wyborze.

Również: blisko 2 lata jako trener/recenzent AI dla Scale AI i Meta AI w ramach wielu projektów objętych NDA - ocena wyników modeli na poziomie, którego większość programistów nigdy nie widzi, co bezpośrednio wpływa na to, jak projektuję logikę cytowania źródeł, aby zminimalizować halucynacje.

Wdrożenia produkcyjne działają na Hetzner (Docker + Coolify), w tym jedno obsługujące pełne fakturowanie + logowanie bezpieczeństwa za pomocą autoryzacji Supabase w około 15 tabelach - bezpośrednio związane z Twoim wymaganiem dotyczącym izolacji danych. Transkrypcje spotkań -> podsumowania -> zadania do wykonania naturalnie pasują do tego - mam już 10-15 narzędzi agenta w produkcji do tego rodzaju zadań.

Jedna rzecz, którą należy ustalić na początku: Twój budżet na VPS/gospodarza ogranicza dostępne RAM/VRAM, co decyduje, które modele o otwartych wagach są wykonalne lokalnie i kształtuje całą architekturę. To staje się problemem tylko przy ograniczonym budżecie. Więc prawdziwy punkt wyjścia: jaki jest zakres budżetu i jakie specyfikacje sprzętowe są ustalone?

Stawka: 22 €/godz. - harmonogram następuje, gdy powyższe jest jasne.
Ustalona cena i warunki są określone z powodu wymagań platformy i wymagają dyskusji.

Chętnie przeprowadzę przez architekturę w osobistej rozmowie. Rozwiń

Budżet: 20000 UAH Termin: 14 dni

Witam! Bardzo zainteresował mnie Państwa projekt dotyczący stworzenia prywatnej ekosystemu AI.

Moją kluczową przewagą w tej kwestii jest to, że jestem nie tylko programistą Python, który pracuje z LLM, ale także mam solidne doświadczenie w administracji serwerami Linux. Oznacza to, że rozumiem, jak prawidłowo izolować środowisko, konfigurować Dockera i zapewnić bezpieczne wdrożenie lokalnych modeli (Llama, Mistral, Qwen) na Państwa VPS bez ryzyka wycieku danych.

Moje praktyczne doświadczenie:
W moim ostatnim projekcie (autonomiczny bot handlowy) zrealizowałem skomplikowaną architekturę, która obejmuje bezproblemowe przełączanie między chmurowymi API a lokalnie wdrożonymi LLM.

Jak widzę realizację Państwa pipeline'u RAG:

LLM Core: Lokalna instalacja zoptymalizowanego modelu na Linux VPS (Docker + FastAPI).

RAG i Baza Danych Wektorowych: Wykorzystanie LlamaIndex + Qdrant (lub Chroma) do szybkiego wyszukiwania semantycznego w indeksowanych PDF/DOCX.

Agenci AI: Tworzenie oddzielnych workerów do parsowania transkryptów spotkań i ekstrakcji konkretnych działań z wyraźnym odniesieniem do źródeł (aby zredukować halucynacje modelu do zera).

Można sprawdzić jakość mojego kodu i rozwiązania architektoniczne na moim GitHubie: https://github.com/hvoi/Testnet-binance-vision-AI

Ponieważ projekt jest obszerny, proponuję podzielić go na etapy (sprinty). Jestem gotów omówić szczegóły pierwszego etapu (na przykład wdrożenie podstawowego RAG dla dokumentów) i przystąpić do pracy. Rozwiń

Budżet: 12000 UAH Termin: 7 dni

Cześć. Dokładnie przeczytałem brief. Potrzebujesz samodzielnie hostowanego stosu AI: lokalnego LLM na własnym VPS, pipeline'u RAG z odpowiedziami z cytatami źródłowymi, wczytywania dokumentów w formacie PDF z OCR, DOCX, XLSX oraz transkrypcji spotkań, plus agentów do podsumowań i ekstrakcji zadań, wszystko za ścisłą izolacją danych i kontrolą dostępu.

To jest bliskie temu, co buduję na co dzień. W wydanym produkcie zbudowałem pełny pipeline RAG na Qdrant z LLM jako orkiestratorem i odpowiedziami opartymi na cytatach, aby ograniczyć halucynacje, więc wczytywanie, dzielenie, metadane i warstwa deduplikacji są mi znane. Po stronie serwującej uruchomiłbym otwarty model (klasa Llama, Mistral lub Qwen) na serwerze, udostępniłbym go przez usługę FastAPI, trzymałbym wszystko w Dockerze i zapewnił izolację dla każdego klienta na warstwie przechowywania i pobierania, aby jeden najemca nigdy nie mógł odczytać indeksu innego najemcy.

Jeśli chodzi o agentów, trzymałbym je jako małe, dobrze określone narzędzia (wczytywanie transkryptów, podsumowanie, zadania, pozyskiwanie wiedzy), a nie jako jeden duży prompt, co jest bardziej niezawodne i łatwiejsze do przetestowania.

Kilka rzeczy, które decydują o architekturze: mniej więcej ile dokumentów i jaka całkowita objętość oczekujesz w pierwszych miesiącach, czy masz już docelowy serwer (GPU lub tylko CPU), czy powinienem dostosować model do twojego sprzętu? Chętnie omówię plan wdrożenia i zabezpieczeń podczas rozmowy.