424 PLN
35 ofert
Szukamy specjalisty z LLM, RAG i inżynierii promptów do audytu i udoskonalenia już stworzonego asystenta AI dla operatorów centrum kontaktowego sieci medycznych centrów.
To nie jest rozwój od podstaw. Obecnie asystent działa w środowisku ChatGPT i wykorzystuje: własną umiejętność z instrukcjami SKILL.md; baza wiedzy w Project Sources; ustrukturyzowane pliki Markdown, automatycznie utworzone z eksportów CSV systemu informacji medycznej; oddzielne indeksy cen, wykonawców, jednostek, pakietów, sprzętu i rekomendowanych kombinacji usług. Baza zawiera około: 2 700+ usług medycznych; 90+ pakietów i kompleksów; 300+ rekomendowanych kombinacji; 600+ interwencji chirurgicznych; ceny według różnych jednostek; wykonawców, adresy, przygotowanie, sprzęt i inne informacje referencyjne.Co ma robić asystent Na żądanie operatora asystent powinien szybko dostarczać zweryfikowaną odpowiedź: czy usługa jest dostępna; dokładny kod, nazwę i cenę; w jakich jednostkach jest dostępna; kto z lekarzy lub innych specjalistów ją wykonuje; jak się przygotować; jaki pakiet lub kompleks warto zaproponować; jakie usługi towarzyszące warto zaproponować; jaka jest kolejność kompleksowego zapisu; jakie są tańsze lub alternatywne opcje; dla operacji — osobno podstawową cenę i orientacyjną całkowitą wartość przypadku leczenia chirurgicznego. Asystent nie powinien wymyślać cen, wykonawców, przygotowania, wskazań medycznych ani przenosić informacji między podobnymi usługami.Istniejące problemy System już działa, ale wymaga zwiększenia stabilności wyszukiwania i jakości odpowiedzi. W szczególności: model czasami znajduje główną usługę, ale pomija rekomendowane kombinacje; nie zawsze wyciąga poszczególne pola z dużych plików Markdown; może znaleźć podstawową cenę operacji, ale pomija całkowity koszt przypadku chirurgicznego; wyniki zależą od struktury i rozmiaru plików w Project Sources; konieczne jest optymalizowanie indeksów, routingu źródeł i zasad wyszukiwania; należy zapewnić jednako wysoką jakość odpowiedzi na krótkie, nieprecyzyjne i konwersacyjne zapytania operatorów. Na przykład, proste zapytanie „cholecystektomia” powinno natychmiast zwrócić dostępne opcje operacji, kody, podstawowe ceny, całkowity koszt leczenia, jednostki, wykonawców i powiązane usługi.Zadania specjalisty Przeprowadzić audyt istniejącego SKILL.md, struktury bazy wiedzy i logiki wyszukiwania. Przeanalizować przyczyny pomijania danych podczas retrieval. Proponować optymalną architekturę bazy wiedzy dla ChatGPT. Udoskonalić lub przepisać SKILL.md. Optymalizować strukturę plików Markdown i kompaktowych indeksów. Skonfigurować obowiązkowe wyszukiwanie: pakietów i kompleksów; rekomendowanych kombinacji; cen według jednostek; wykonawców; kosztu przypadku leczenia chirurgicznego. Sprawdzić generator bazy wiedzy z eksportów CSV i w razie potrzeby udoskonalić skrypty Python. Stworzyć zestaw kontrolnych zapytań i kryteriów oceny odpowiedzi. Przeprowadzić testowanie na rzeczywistych scenariuszach centrum kontaktowego. Przekazać finalną dokumentację do dalszej aktualizacji i wsparcia systemu.Oczekiwany rezultat Musimy uzyskać stabilnego asystenta, który: odpowiada w języku ukraińskim; nie pomija krytycznie ważnych danych; zwraca tylko informacje potwierdzone przez bazę wiedzy; prawidłowo rozróżnia usługi, pakiety i rekomendowane kombinacje; pokazuje kod, nazwę, cenę, jednostkę i wykonawcę; dla operacji dzieli podstawową cenę i całkowity koszt leczenia; proponuje operatorowi konkretny scenariusz dalszego zapisu pacjenta; stabilnie działa po kolejnych aktualizacjach eksportów CSV; działa stosunkowo szybko.Wymagania dla wykonawcy Potrzebny specjalista z praktycznym doświadczeniem: ChatGPT Projects, Custom GPT lub ChatGPT Skills; LLM, RAG, retrieval i wyszukiwania semantycznego; inżynieria promptów; projektowanie baz wiedzy dla modeli językowych; Markdown, CSV, JSON/JSONL; Python do przetwarzania i konwersji danych; testowanie jakości odpowiedzi LLM. Doświadczenie z medycznymi systemami informacyjnymi, centrami kontaktowymi lub dużymi katalogami usług będzie dodatkowym atutem.
Szukamy nie tylko autora promptów, ale specjalisty, który rozumie ograniczenia wyszukiwania w dużych źródłach, fragmentację kontekstu i sposoby budowania niezawodnych indeksów.Co dostarczyć w ofercie Prosimy krótko wskazać: Wasze doświadczenie z ChatGPT, RAG lub korporacyjnymi bazami wiedzy. Przykłady podobnych zrealizowanych projektów. Jak podeszlibyście do diagnozy pomijania poszczególnych pól w dużych plikach. Orientacyjne terminy i koszt audytu oraz dopracowania. Czy jesteście gotowi podpisać umowę o poufności. Dane osobowe pacjentów w ramach tego projektu nie będą przekazywane.
Ostateczny koszt prac zostanie uzgodniony po doprecyzowaniu Technicznego Zadania między Zamawiającym a Wykonawcą.
