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

Budżet: 2000 UAH Termin: 1 dzień

Witaj!
Nazywam się Oleg, jestem menedżerem projektu w firmie Business Atlas Automation (BAA). Jesteśmy oficjalnymi partnerami n8n i rozwijamy prywatne systemy AI produkcji, pipeline'y RAG oraz ekosystemy wieloagentowe z rygorystycznymi wymaganiami dotyczącymi bezpieczeństwa danych.
Nasze doświadczenie techniczne i stos technologiczny:
Lokalne LLM & VPS: Wdrażamy i optymalizujemy modele open-source (Llama 3, Mistral, DeepSeek) za pomocą Ollama w kontenerach Docker w prywatnym środowisku serwerowym (Hetzner, AWS).
RAG & Bazy wektorowe: Budujemy architekturę RAG na LlamaIndex / LangChain z wektorowymi magazynami (Qdrant, ChromaDB, Pinecone), realizujemy indeksowanie, deduplikację i wersjonowanie z obowiązkowym cytowaniem źródeł.
OCR & Przetwarzanie dokumentów: Tworzymy pipeline'y do parsowania niestrukturalnych PDF, DOCX, XLSX oraz transkrypcji spotkań (Whisper + LlamaIndex).
Backend i Bezpieczeństwo: Opracowujemy API w Pythonie (FastAPI), konfigurujemy izolację danych oraz kontrolę dostępu opartą na rolach.
Relewantne doświadczenie w portfolio:
1. Smobile (Prywatny AI Pipeline): Infrastruktura self-hosted (n8n + Ollama + ChromaDB) do przetwarzania katalogu z ponad 1700 SKU z zachowaniem 100% poufności.
2. BikeNow Support Agent: System RAG oparty na lokalnej wiedzy firmy, który automatycznie przetwarza ponad 41% zapytań z odniesieniami do źródeł.
3. System wieloagentowy (Python/Redis): Zespół 4 wyspecjalizowanych agentów AI do przetwarzania, analizy i podsumowywania dużych zbiorów informacji.
Napisz do mnie w wiadomościach prywatnych, aby omówić szczegóły. Rozwiń

Budżet: 700 UAH Termin: 1 dzień

Cześć Anastazjo,

Już zbudowałem podobny system z tą samą architekturą, którą opisałaś.

Moja platforma: Java 21, bezserwerowa (AWS Lambda), DynamoDB jako magazyn wektorów z indeksowaniem LSH, dwa pipeline'y RAG (jednorazowe Q&A i konwersacyjne z pamięcią sesji), dwa serwery MCP, pipeline do wczytywania dokumentów (PDF, DOCX, XLSX, TXT), odpowiedzi z cytatami źródłowymi, uwierzytelnianie za pomocą klucza API, kontrola dostępu oparta na rolach, frontend Angular z interfejsem czatu, zarządzanie dokumentami i panel administracyjny.

Kluczowe decyzje architektoniczne, które już rozwiązałem (i z którymi się zmierzysz):

Elastyczność LLM bez uzależnienia od dostawcy. Mój system obsługuje Groq (bezpłatny poziom — 14 400 żądań/dzień), HuggingFace Inference API i Ollama do całkowitego lokalnego wdrożenia. Automatyczne przełączanie, jeśli jeden dostawca osiągnie limity.

Izolacja danych klienta na warstwie pobierania. Nie tylko kontrola dostępu na poziomie API — oddzielne kolekcje/namespaces wektorów dla każdego klienta, więc zapytanie fizycznie nie może przekroczyć granic najemcy, nawet przy wstrzykiwaniu zapytań.

Pipeline transkrypcji spotkań. Whisper do transkrypcji → dzielenie na fragmenty z metadanymi diarizacji mówcy → agent wyciąga: podsumowanie, zadania do wykonania (kto/co/kiedy), wiedza specyficzna dla klienta. Każdy wynik przechowywany osobno i możliwy do zapytania.
Czego potrzebuję od Ciebie, aby to poprawnie oszacować:
Jaki sprzęt będzie hostował LLM? GPU z ile VRAM? A może jesteś otwarta na podejście bezserwerowe, gdzie LLM działa zewnętrznie (bezpłatny poziom), a tylko Twoje dokumenty pozostają na Twojej infrastrukturze?
Przybliżona objętość dokumentów przy uruchomieniu w porównaniu do oczekiwań wzrostu?
Mogę dać Ci działającą demonstrację pipeline'u RAG na Twoich dokumentach w ciągu pierwszego tygodnia — przed zobowiązaniem się do pełnego zakresu.

Jestem otwarty na wycenę opartą na kamieniach milowych. Rozwiń

Budżet: 700 UAH Termin: 2 dni

Zbuduję dla was 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 będzie 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 również 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.

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

Budżet: 10000 UAH Termin: 15 dni

Witaj! Mam doświadczenie z agentami AI, OpenAI API, wdrażaniem VPS oraz automatyzacją procesów biznesowych.

Dla tego projektu mogę zrealizować pipeline przetwarzania dokumentów z agentami AI do transkrypcji spotkań, wyciągania działań i bazy wiedzy firmy. Wdrażanie VPS i n8n jako orkiestrator do automatyzacji procesów.

Portfolio: https://interesting-galley-0eb.notion.site/Portfolio-ff53a82144bf8251bc1581a6cef25f7d

Jaka jest priorytetowa funkcja dla MVP i jaki zakres dokumentów planujecie indeksować?

Budżet: 12000 UAH Termin: 6 dni

Przeczytaj brief: samodzielnie hostowana platforma łącząca lokalny LLM, RAG z cytowanymi źródłami w dokumentach firmy oraz agentów do transkrypcji spotkań, podsumowań, punktów działania i pozyskiwania wiedzy o klientach, z surową izolacją danych między klientami.

Wcześniej wdrożyłem system RAG w produkcji: asystent AI głosowego dla klinik weterynaryjnych, FastAPI na froncie warstwy pozyskiwania i orkiestracji, Qdrant jako magazyn wektorów oraz LLM wykonujący wywołania narzędzi do CRM na żywo podczas rozmów, obecnie obsługujący prawdziwe kliniki. Strona dotycząca wieloformatowego wchłaniania, PDF z OCR, DOCX, XLSX, transkrypcje spotkań, z deduplikacją i wersjonowaniem, to nowe terytorium w tej dokładnej kombinacji, ale to ten sam kształt problemu: normalizacja wejścia, dzielenie, osadzanie, indeksowanie, pozyskiwanie z cytatami. Zbudowałbym to w ten sam zdyscyplinowany sposób, samodzielnie hostowane od początku do końca, FastAPI dla warstwy API, Docker do wdrożenia na Twoim VPS lub dedykowanym serwerze oraz lokalny czas uruchamiania modelu dostosowany do posiadanego sprzętu.

Dla warstwy agenta zachowałbym przetwarzanie transkrypcji, podsumowywanie i wydobywanie punktów działania jako oddzielne, niezależnie testowalne kroki, a nie jeden duży łańcuch podpowiedzi, aby błędy były śledzone, a każdy element mógł być dostosowywany bez dotykania innych. Izolację danych klientów egzekwowałbym na samej warstwie pozyskiwania, a nie tylko w kontroli dostępu API, oddzielne kolekcje lub przestrzenie nazw dla każdego klienta, aby zapytanie nie mogło przekraczać granic najemców nawet przez pomyłkę.

Dwie rzeczy, które zmieniają rzeczywiste budowanie: jaki sprzęt jest dostępny dla modelu, GPU i VRAM czy tylko CPU, oraz mniej więcej ile dokumentów i klientów indeksujesz na początku w porównaniu do rozwoju. Wymieniony budżet nie odpowiada temu zakresowi, chętnie zaczniemy od ograniczonego pierwszego etapu, wchłanianie plus RAG z cytatami, wdrożone i testowalne na rzeczywistych pytaniach, a cenę warstwy agenta ustalimy, gdy to będzie działać.

Budżet: 27000 UAH Termin: 15 dni

Witam. Mogę zrealizować ten projekt. Jeśli to aktualne - pisz, omówimy.

Koszt - 3000 dolarów za projekt.

Budżet: 700 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry, Anastasio!

Mam doświadczenie w tworzeniu bezpiecznych platform AI, które łączą lokalne LLM, RAG oraz agentów AI w celu automatyzacji procesów biznesowych.

Rozumiem, że potrzebujesz niezawodnego inżyniera automatyzacji AI do opracowania platformy, która będzie mogła bezpiecznie indeksować wiedzę firmy, przetwarzać transkrypcje spotkań oraz automatyzować wewnętrzne procesy. To ważne zadanie, i jestem gotów zaoferować swoją wiedzę, aby osiągnąć Twoje cele.

Aby opracować konkretną strategię, należy zbadać Twoje wymagania i cele. Proponuję najpierw omówić szczegóły projektu, aby zrozumieć, jakie funkcje i technologie będą najlepsze dla Twojej platformy.

Wstępna ocena moich usług wynosi od 400$ miesięcznie. W zależności od złożoności projektu, terminy mogą się wahać od 2 do 8 miesięcy.

W moim portfolio znajdują się przykłady realizacji podobnych projektów, które pokazują moje podejście do tworzenia systemów AI. Zachęcam do zapoznania się z nimi.

Proponuję przejść do omówienia Twojego projektu w prywatnych wiadomościach, aby szczegółowo rozważyć Twoje potrzeby i plan działania. Rozwiń

Budżet: 700 UAH Termin: 3 dni

Cześć. Czy już zdecydowaliście się na konkretny open-source LLM do lokalnego wdrożenia, czy planujecie go wybrać podczas rozpoczęcia projektu? Terminy i budżet wyjaśnię w prywatnej korespondencji.

Oto jak zrealizuję ten projekt:
1. Wdrożę lokalny LLM na VPS z użyciem Dockera i zoptymalizuję go do waszych zadań.
2. Zbuduję pipeline RAG na LlamaIndex z wektorową bazą Qdrant, indeksowaniem PDF, DOCX, TXT, XLSX oraz OCR.
3. Stworzę agentów AI do przetwarzania transkrypcji spotkań, wyciągania działań i wyszukiwania wiedzy, a także interfejs FastAPI z kontrolą dostępu.

Dziękuję za rozważenie mojej propozycji. Z niecierpliwością czekam na możliwość współpracy z wami!

Budżet: 700 UAH Termin: 1 dzień

Cześć Anastazjo,

To jest bliskie temu, co już zbudowałem. Mój desktopowy asystent AI działa na ręcznie napisanej pętli agenta i pipeline RAG, który napisałem od podstaw — dzielenie, osadzenia, hybrydowe ocenianie słów kluczowych + semantyczne — bez LangChain. Działa z lokalnymi modelami przez Ollama, a także z hostowanymi API, więc w pełni samodzielnie hostowana konfiguracja jest domyślnym przypadkiem, a nie adaptacją.

Zanim wycenię cały system, muszę zrozumieć ograniczenia:

Jakie sprzęt będzie hostować model — dostępna GPU, ile VRAM? To decyduje, który model jest realistyczny.
Objętość i format bazy wiedzy — ile dokumentów, PDF/DOCX/email/wiki?
Ilu użytkowników, czy potrzebny jest dostęp oparty na rolach do dokumentów?
Transkrypty spotkań — czy już je masz w formie tekstu, czy transkrypcja jest częścią zakresu?
Jakie wewnętrzne procesy powinny być automatyzowane przez agentów — czy możesz wymienić dwa konkretne?

Moja propozycja: zacząć od Etapu 1 — działający samodzielnie hostowany RAG nad twoimi dokumentami z cytatami źródłowymi, wdrożony na twojej infrastrukturze. 12 000 UAH, 6 dni roboczych. Otrzymujesz działający system, który możesz przetestować na rzeczywistych pytaniach przed zobowiązaniem się do reszty.

Agenci i przetwarzanie transkryptów to Etap 2, wyceniony po tym, jak Etap 1 pokaże, jak twoje dane faktycznie się zachowują.

Budżet 700 UAH nie odpowiada opisanym zakresowi — zakładam, że to jest miejsce na wypełnienie. Jeśli rzeczywisty budżet jest stały i znacznie niższy, powiedz mi teraz, a oboje zaoszczędzimy czas.

Kod: github.com/kamedashe Rozwiń