Inżynier Integracji LLM

Budżet: 1300 EUR Termin: 5 dni

Cześć,

Mam praktyczne doświadczenie w budowaniu systemów backendowych, które łączą dane strukturalne z LLM do zapytań w naturalnym języku, z silnym naciskiem na niezawodność, zabezpieczenia i gotowość do produkcji.

Twoje zadanie jest bardzo jasne: to nie jest tylko „czat z danymi”, ale kontrolowany proces NL → zapytanie strukturalne, w którym dokładność, logika awaryjna i łatwość utrzymania mają znaczenie. To właściwe podejście do danych dotyczących benchmarkingu wynagrodzeń, szczególnie w przypadku klientów z sektora usług finansowych.

Mogę pomóc w:

budowaniu usługi backendowej i warstwy danych SQL poza Bubble

wdrażaniu bezpiecznego pobierania z prywatnych danych strukturalnych

udostępnianiu czystych punktów końcowych REST dla Bubble

formatowaniu wyników benchmarków do użytku zewnętrznego

dodawaniu logiki awaryjnej dla przypadków niskiej pewności / brakujących danych

utrzymywaniu systemu w stabilnym, możliwym do debugowania i gotowym do produkcji stanie

Pracowałem nad procesami backendowymi wspomaganymi przez LLM, integracjami API, obsługą danych strukturalnych i logiką produkcyjną, gdzie halucynacje nie są akceptowalne. Czuję się komfortowo, biorąc odpowiedzialność za dostawę od architektury przez wdrożenie i iterację, a także mogę jasno komunikować postępy w prostym angielskim.

40 godzin tygodniowo przy 35 EUR/godzinę mi odpowiada.

Jeśli to przydatne, mogę również podzielić się tym, jak zorganizowałbym warstwę pobierania i zabezpieczenia przed rozpoczęciem rozwoju.

Z poważaniem
Projekt 1
Asystent LLM do pracy z danymi analitycznymi.

System umożliwiał zadawanie pytań w naturalnym języku do strukturalnej bazy danych (PostgreSQL).
Zrealizowałem usługę backendową w Pythonie (FastAPI), która:

przyjmowała zapytanie użytkownika

przekazywała je do LLM

przekształcała NL → SQL

wykonywała zapytanie do bazy danych

zwracała strukturalny wynik

Wynik był formowany w postaci tabeli lub krótkiego raportu.
Aby zapobiec błędom, stosowano weryfikację zapytań SQL przed ich wykonaniem.

Projekt 2
System wyszukiwania w wewnętrznej dokumentacji.

LLM był używany razem z podejściem RAG:
dane były indeksowane w bazie wektorowej (FAISS), po czym model otrzymywał tylko istotne fragmenty.

Zrealizowałem:

pipeline do pobierania

logikę pobierania

API dla frontendu

obsługę zapytań

2. Najbardziej podobny projekt (NL → baza danych → raport)

Pracowałem nad systemem, w którym użytkownik mógł zadawać pytania do danych strukturalnych.

Źródło danych: PostgreSQL
Podejście: NL → SQL

Przepływ pracy:

użytkownik wprowadza zapytanie w naturalnym języku

LLM generuje zapytanie SQL

system je weryfikuje (walidacja schematu)

wykonuje zapytanie

formuje strukturalny raport

Wynik:

tabela

krótkie tekstowe wyjaśnienie

Jeśli danych brakowało, system... Rozwiń

Budżet: 200 EUR Termin: 1 dzień

✋ Witaj! Jesteśmy dZENcode, firmą zajmującą się rozwojem oprogramowania.

Dostarczymy system backendowy łączący Twoje uporządkowane dane dotyczące wynagrodzeń z LLM za pośrednictwem API, z niezawodnym wydobywaniem danych SQL, punktami końcowymi REST kompatybilnymi z Bubble, analizą transakcji napędzaną przez AI oraz wyjściem w formacie PDF/ustrukturyzowanym, opierając się na doświadczeniu, najlepszych praktykach i narzędziach wewnętrznych.

Czy istnieją zdefiniowane mapowania kategorii wynagrodzeń?
Które modele LLM lub punkty końcowe są preferowane do integracji: GPT-4, Claude, czy inne?

Dla odniesienia: Freelancehunt
Ostateczny koszt zostanie potwierdzony po ustaleniu zakresu i kryteriów akceptacji.

Zachowajmy całą komunikację i płatności na tej platformie, dopóki umowa nie zostanie zawarta.

___________________
Z poważaniem,
dZENcode

Nasze mocne strony:
• Ponad 10 lat w dostarczaniu oprogramowania (outsourcing i outstaffing)
• Ponad 90 specjalistów wewnętrznych
• Budowy od podstaw i długoterminowe wsparcie
• SLA + konserwacja po wydaniu
• Odpowiedzialne dostarczanie z podmiotem prawnym
• Ponad 250 publicznych recenzji od 2015 roku Rozwiń

Budżet: 25 EUR Termin: 3 dni

Witam! Zadanie jest mi całkowicie zrozumiałe. Dla finansowej platformy rekompensat głównym wyzwaniem jest nie tylko podłączenie LLM, ale minimalizacja halucynacji i zapewnienie, że każde zapytanie do twojej bazy danych będzie matematycznie dokładne i bezpieczne. Mam potwierdzone doświadczenie w opracowywaniu systemów RAG oraz agentów NL-do-SQL, którzy pracują ze danymi strukturalnymi, i jestem gotów opracować warstwę backendową, która idealnie zintegrowana będzie z twoim frontendem Bubble. Mój sposób realizacji twojego projektu: 1. Architektura NL → Structured Query: • Zamiast bezpośredniej generacji SQL przez modele LLM, wdrożę Intermediate Representation (IR) lub ścisłą walidację schem. Model najpierw generuje logiczne zapytanie, które przechodzi przez walidator, zanim stanie się kodem SQL. To wyklucza niepoprawne wybory. • Wykorzystanie LangGraph lub LlamaIndex do tworzenia agentów, którzy rozumieją specyfikę rekompensat (waluty, regiony, stopnie). 2. Backend i API (Python/FastAPI): • Tworzę niestandardowy backend na FastAPI, wdrożony niezależnie od Bubble. • Otworzę zabezpieczone punkty końcowe REST, które Bubble będzie wywoływać przez API Connector. • Wdrożę jasną strukturę danych wyjściowych: JSON do wyświetlania wykresów/tabl na ekranie oraz zintegrowaną usługę (np. ReportLab lub WeasyPrint) do generowania raportów PDF. 3. Kontrola dokładności i Hallucination Guardrails: • Wdrożenie logiki "Prywatność danych i progi": jeśli wybór na podstawie zapytania jest mniejszy niż próg statystyczny (na przykład,

Budżet: 1200 EUR Termin: 1 dzień

Cześć!
Mam doświadczenie w budowaniu systemów backendowych i integrowaniu LLM (OpenAI / Claude) z uporządkowanymi źródłami danych. Pracuję głównie z Pythonem, FastAPI i PostgreSQL i wdrożyłem pipeline'y wyszukiwania, w których zapytania w języku naturalnym są przekształcane w uporządkowane zapytania i przetwarzane przez warstwę API.

Dla podobnych zadań zazwyczaj projektuję usługę backendową, która:
łączy uporządkowane zbiory danych z LLM za pośrednictwem API
wdraża niezawodną warstwę wyszukiwania
udostępnia czyste punkty końcowe REST do integracji frontendowej
zawiera zabezpieczenia i logikę awaryjną, aby uniknąć halucynacji, gdy brakuje danych

Skupiam się na budowaniu usług gotowych do produkcji z stabilną wydajnością, jasnym zarządzaniem błędami i łatwą w utrzymaniu architekturą.
Chętnie omówię strukturę zbioru danych i oczekiwany przepływ zapytań, aby zaproponować najlepsze podejście techniczne.
Oferuję również wsparcie po dostawie i gwarantuję jakość mojej pracy. Rozwiń

Budżet: 1500 EUR Termin: 7 dni

Dzień dobry

Nazywam się Dmytro, firma King Kong Lab. Pracujemy z integracjami AI, usługami backendowymi oraz systemami, w których LLM łączą się z uporządkowanymi bazami danych w celu przetwarzania zapytań w języku naturalnym. Twój projekt w pełni odpowiada naszemu doświadczeniu.
Opracowywaliśmy rozwiązania, w których LLM działa na prywatnych danych poprzez podejście NL → SQL oraz RAG. Backend analizuje zapytanie użytkownika, przekształca je w uporządkowane zapytanie do bazy danych, a następnie zwraca zweryfikowany wynik w zrozumiałym formacie. W takich systemach używaliśmy PostgreSQL, Python/FastAPI, LangChain lub LlamaIndex do zarządzania logiką zapytań i integracji z modelami GPT.
W jednym z podobnych projektów system przyjmował zapytania w języku naturalnym, przekształcał je w zapytania SQL do uporządkowanej bazy i zwracał analityczne raporty. Zrealizowaliśmy kilka poziomów weryfikacji danych: LLM generuje zapytanie, ale wykonanie jest kontrolowane przez logikę backendu, która sprawdza strukturę SQL, dostęp do tabel oraz poprawność wyniku. Pozwala to uniknąć halucynacji i gwarantuje, że odpowiedź opiera się tylko na rzeczywistych danych.
Mamy również doświadczenie w tworzeniu backend API do integracji z różnymi systemami frontendowymi. Zazwyczaj budujemy REST API (FastAPI), które udostępnia endpoint do zapytania w języku naturalnym oraz endpoint do uzyskania uporządkowanego wyniku. Taka architektura łatwo łączy się z Bubble lub innym frontendem przez API. Dla bezpieczeństwa stosujemy autoryzację opartą na tokenach, logowanie zapytań, kontrolę dostępu do danych oraz audyt użycia.
W projektach z prywatnymi danymi ograniczamy dostęp LLM tylko do przygotowanych zapytań lub warstwy retrieval. Dane nie są przekazywane bezpośrednio do modelu — otrzymuje on tylko strukturę i kontekst. Dodatkowo wdrażamy logikę fallback: jeśli dane są niedostępne lub niewystarczające, system zwraca wyraźnie oznaczony wynik zamiast generować przypuszczenia.
Możemy zrealizować dla Ciebie usługę backendową, która:
tworzy warstwę NL → SQL dla zapytań w języku naturalnym
łączy się z Twoją prywatną bazą rekompensat
zwraca uporządkowany wynik dla interfejsu Bubble
zapewnia stabilność, logowanie oraz architekturę gotową do produkcji
w razie potrzeby generuje raporty dla klientów lub PDF
Jesteśmy gotowi pracować samodzielnie, regularnie raportować postępy i wyjaśniać rozwiązania techniczne zrozumiałym językiem.
Możemy rozpocząć pracę w najbliższym czasie. CV oraz przykłady odpowiednich projektów prześlę w wiadomościach prywatnych. Rozwiń

Budżet: 1000 EUR Termin: 3 dni

Dzień dobry!

Specjalizuję się w integracji LLM gotowych do produkcji z danymi strukturalnymi, szczególnie w wzorcach NL→SQL i RAG. Buduję solidne, kompatybilne z Bubble interfejsy API backendowe, dostarczając dokładne, niezawodne i niezależnie posiadane rozwiązania. Moje doświadczenie zapewnia, że Twoja platforma danych o wynagrodzeniach jest precyzyjna.

Połączmy się, aby omówić to dalej.

Budżet: 35 EUR Termin: 1 dzień

Cześć, mam doświadczenie z LLM, zrealizowaliśmy kilka rozwiązań dla różnych dziedzin, do augmentacji danych i agregacji z różnych źródeł (ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych) z podejściem czarnej skrzynki i HITL. Porozmawiajmy o szczegółach i stwórzmy pełne TZ przed rozpoczęciem prac rozwojowych. W przypadku dodatkowych pytań, piszcie wiadomością prywatną. Będziemy zadowoleni ze współpracy.

Budżet: 1100 EUR Termin: 7 dni

Cześć, Andreys! Jestem gotowy, aby natychmiast rozpocząć pracę, wykonam główną warstwę backendu na platformie n8n, napisz do mnie, aby omówić szczegóły i terminy.

Budżet: 25 EUR Termin: 1 dzień

Wchodzę do top-10 deweloperów w kategorii „Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe” wśród ~2100 specjalistów na platformie. Gwarantuję: - Szybkie i jakościowe wykonanie zadania - Ścisłe przestrzeganie terminów - Regularny kontakt przez cały proces Będę zadowolony, aby omówić szczegóły twojego projektu w prywatnych wiadomościach.

Budżet: 280 EUR Termin: 1 dzień

Szanowny kliencie, dziękuję za możliwość złożenia oferty na opracowanie gotowego do produkcji backendu usługi do zapytań w naturalnym języku do prywatnej bazy danych wynagrodzeń. Poniżej moja propozycja. 🚀

https://flowcv.com/resume/i1q62s3oeo

📌 Zakres pracy
✅ Integracja LLM + Danych Strukturalnych
Opracowanie backendu, który łączy Twoją strukturalną bazę danych wynagrodzeń z API LLM do przetwarzania zapytań w naturalnym języku.

✅ Niezawodna Warstwa Wydobywania
Implementacja bezpiecznego podejścia NL → zapytanie strukturalne / SQL, aby model nie "zgadywał", a wydobywał dane tylko z zweryfikowanej bazy.

✅ Niestandardowy Backend + API dla Bubble
Stworzenie oddzielnego backendu i warstwy danych SQL poza Bubble z REST API do:
• wysyłania zapytania
• otrzymywania sformatowanego wyniku benchmarkingowego
• przekazywania statusów błędów / odpowiedzi awaryjnych.

✅ Ograniczenia i Logika Awaryjna
Logika "niewystarczające dane", zakresy proxy z wyraźnym oznaczeniem, ochrona przed halucynacjami i przejrzyste przetwarzanie brakujących danych.

✅ Gotowość do Produkcji
Stabilność, logowanie, jasne zarządzanie błędami, kod łatwy do utrzymania, zrozumiała architektura do dalszego rozwoju.

✅ Opcjonalny Wydruk PDF
W razie potrzeby mogę dodać generację raportów PDF gotowych dla klienta.

🚀 Moje Rozwiązanie i Umiejętności
🔹 doświadczenie w opracowywaniu aplikacji LLM na bazie danych strukturalnych
🔹 praktyczne doświadczenie w NL-to-SQL / RAG / pipeline'ach wydobywczych
🔹 rozwój backendu REST API dla zewnętrznych systemów front-end
🔹 silny nacisk na dokładność, audytowalność i projektowanie przeciwdziałające halucynacjom
🔹 potrafię wyjaśniać rozwiązania techniczne prostym angielskim językiem dla interesariuszy nietechnicznych

⚡ Stos Technologiczny
Backend: Python / FastAPI lub Node.js
Warstwa LLM: OpenAI / Claude / hybrydowe routowanie
Baza danych: PostgreSQL / SQL
Orkiestracja: LangChain / niestandardowy pipeline
PDF: HTML-do-PDF / raportowanie szablonowe

🔚 Wnioski
Mogę zrealizować projekt kompleksowo: od projektowania logiki wydobywania i API backend do gotowej do produkcji usługi, którą frontend Bubble będzie mógł używać bezpiecznie i stabilnie.

Chętnie omówię strukturę danych, oczekiwane typy zapytań i format wyników benchmarkingowych. Rozwiń

Budżet: 1400 EUR Termin: 5 dni

Szanowny Menedżerze Zatrudnienia,

Z radością aplikuję na to stanowisko. Mam praktyczne doświadczenie w budowaniu aplikacji LLM gotowych do produkcji, które łączą strukturalne bazy danych z interfejsami języka naturalnego, wykorzystując przepływy pracy NL → SQL, wzorce RAG oraz narzędzia takie jak LangChain i LlamaIndex.

Mogę zbudować niezawodną usługę backendową, która tłumaczy zapytania użytkowników na dokładne zapytania do bazy danych, udostępnia czyste interfejsy REST API dla Twojego frontendu Bubble i zwraca uporządkowane wyniki benchmarkowe. Skupiam się mocno na zabezpieczeniach, obsłudze sytuacji awaryjnych (np. „niewystarczające dane”) oraz stabilnej wydajności, aby zapewnić, że system jest dokładny i gotowy do produkcji — co jest szczególnie ważne w przypadku zastosowań w usługach finansowych.

Czuję się komfortowo, biorąc na siebie cały proces rozwoju i jasno komunikując postępy osobom nietechnicznym. Chętnie podzielę się przykładami podobnych systemów, które zbudowałem.

Z poważaniem,
Jeo Vincent Carretas