• Zlecenia 30
  • Ocena 5.0
  • Ranking 5 747

Budżet: 27000 UAH Termin: 35 dni

Ocena pierwszego etapu - 160000 UAH i 35 dni. W tym etapie możemy stworzyć architekturę, lokalny roboczy prototyp, załadowanie tekstów, PDF i tabel, wydobycie wymagań, wyszukiwanie sprzeczności, porównanie wersji dokumentacji oraz podstawowy interfejs dla inżyniera =)

Możemy nie komplikować tam, gdzie nie trzeba, ale tutaj ważny niuans - offline-IA bez normalnego projektowania łatwo przekształca się w drogą zabawkę. Zainwestowałbym w osobną warstwę weryfikacji źródeł, dziennik decyzji, prawa dostępu, indeksację dokumentów i zestawy testowe na rzeczywistych plikach inżynieryjnych.

> Jakie formaty PDF dominują - tekstowe czy skany
> Czy trzeba tylko analizować dokumenty, czy także formułować uwagi, raporty i odpowiedzi projektowe w szablonach

Relewantne przykłady
> https://business.ingello.com/vorfahr - automatyzacja z IA i skomplikowaną logiką biznesową
> https://business.ingello.com/fractal - podejście agenta i praca z złożonymi procesami

Aplikacja mobilna z adminką
  • Zlecenia 8
  • Ocena 4.7
  • Ranking 673

Budżet: 18000 UAH Termin: 12 dni

Dzień dobry! Temat bliski — robiłem asystentów, którzy czytają dokumenty i odpowiadają ściśle na ich podstawie, bez wymyślania. Kluczowe jest to, że „offline” — to nie drobiazg: model i cały pipeline działają lokalnie na twoim sprzęcie, dokumenty nigdzie nie wychodzą, a dla dokumentacji inżynieryjnej to zasadnicze.

Jak widzę rozwiązanie: lokalny LLM pod twój sprzęt (klasa Llama lub Qwen), analiza PDF, Word i Excel z tabelami, indeksowanie wszystkich dokumentów, a na górze — potrzebne funkcje: wyciąganie kluczowych wymagań, porównanie dwóch wersji dokumentu z podświetleniem, co zostało dodane, zmienione lub zniknęło, oraz wyszukiwanie sprzeczności między rozdziałami. Interfejs — prosty lokalny web.

Aby nie strzelać na oślep: 1) jaki sprzęt ma inżynier — czy ma kartę graficzną (jaką dokładnie) czy tylko procesor? Od tego bezpośrednio zależy, jaką inteligentną model możemy uruchomić lokalnie. 2) PDF-y są głównie tekstowe czy zdarzają się skany i rysunki? Jeśli skany — zakładam OCR.

Proponuję zacząć od małego prototypu na waszych rzeczywistych plikach, abyście zobaczyli jakość wyciągu i porównania, a następnie rozwijać.

  • Zlecenia 5
  • Ocena 4.9
  • Ranking 756

Budżet: 2000 UAH Termin: 7 dni

Cześć, pracowałem nad projektem analizy dokumentacji technicznej z wykorzystaniem AI dla firmy motoryzacyjnej - system przetwarzał ponad 500 plików PDF dziennie i wykrywał krytyczne błędy w dokumentacji konstrukcyjnej z dokładnością 94%.

Ciekawi mnie, jakie typy dokumentów inżynieryjnych planujecie analizować najczęściej - rysunki, specyfikacje czy raporty techniczne?

Proponuję się skontaktować, chętnie doradzę Państwu bezpłatnie w kwestiach technicznych i wspólnie opracujemy plan rozwoju + opowiem o moim zespole!

  • Zlecenia -
  • Ocena -
  • Ranking 301

Budżet: 15000 UAH Termin: 14 dni

Cześć, Igore!

Zadanie jest zrozumiałe i bliskie temu, co robię: offline asystent, który czyta dokumentację inżynieryjną (tekst, PDF, tabele), wyciąga kluczowe wymagania, znajduje błędy/niezgodności i porównuje wersje dokumentów.

Kluczowe tutaj — to „offline”: wszystko działa lokalnie, bez chmury, dokumenty nie wychodzą poza twoje kontury. Architektura:
• lokalny LLM (Llama/Qwen/Mistral przez Ollama) + lokalne embeddingi i baza wektorowa — pełny RAG na twoim sprzęcie;
• parsowanie PDF/tabel z zachowaniem struktury (rozdziały, punkty, specyfikacje);
• wyciąganie wymagań według schematu + sprawdzanie na sprzeczności i luki;
• porównywanie wersji: co dodano/zmieniono/zniknęło między edycjami.

  • Zlecenia -
  • Ocena -
  • Ranking 898

Budżet: 12000 UAH Termin: 12 dni

Dzień dobry, Igorze.

Proponuję stworzenie offline asystenta opartego na Ollama i RAG, który będzie analizował dokumentację inżynieryjną (teksty, PDF, tabele).

Dzięki architekturze RAG model nie tylko "zgadnie" odpowiedź, ale będzie oparty na konkretnych faktach w Twoich dokumentach. Dobiorę optymalny lokalny model, który zapewni wysoką dokładność w pracy z tekstami technicznymi bez wycieku danych.

Dobiorę sprzęt z niezbędnymi charakterystykami w zależności od obciążenia.

Wykorzystam wektorową bazę danych (pgvector) do wyszukiwania i porównywania wersji, a także LLMs do wykrywania błędów i wydobywania wymagań.

  • Zlecenia -
  • Ocena -
  • Ranking 663

Budżet: 1000 UAH Termin: 1 dzień

Cześć! Zadanie jest ciekawe: offline asystent, który parsuje PDF i tabele, wyciąga wymagania i porównuje wersje dokumentów — to połączenie przetwarzania dokumentów i logiki opartej na AI, z którą regularnie pracujemy. Zrealizuję to tak, aby wszystko działało lokalnie, bez wysyłania danych na zewnątrz. Szczegóły chętnie omówimy w wiadomościach prywatnych.

Nutrition AI
  • Zlecenia 32
  • Ocena 4.9
  • Ranking 15 075

Budżet: 26990 UAH Termin: 29 dni

Dzień dobry!
Nazywam się Walentyn i reprezentuję Arctic Web Agency. Jesteśmy zespołem, który specjalizuje się w tworzeniu nowoczesnych i efektywnych rozwiązań dla biznesu. W wiadomościach prywatnych mogę przesłać przykłady naszych podobnych prac. Jesteśmy gotowi zająć się Twoim projektem!
Z poważaniem
Zespół Arctic Web
Freelancehunt

  • Zlecenia 4
  • Ocena -
  • Ranking 223

Budżet: 20000 UAH Termin: 7 dni

Dzień dobry. Opracowywałem agentów AI do podobnego rodzaju zadań. Czy możesz przesłać przykłady dokumentów, które będą musiały być przetwarzane? W zależności od złożoności możemy spróbować zrealizować wszystko na podstawie modeli open source, na które nie będzie trzeba wydawać pieniędzy na utrzymanie. Skontaktuj się ze mną prywatnie, a omówimy wszystko dokładniej.

  • Zlecenia -
  • Ocena -
  • Ranking 556

Budżet: 27000 UAH Termin: 60 dni

Większość podobnych rozwiązań nie uwzględnia specyficznych formatów tabel inżynieryjnych bez kontekstu. Potrzebny jest model, który potrafi odróżniać specyfikacje techniczne od obliczeń i potrafi określać priorytet wymagań według typów dokumentów.

Wykorzystanie infrastruktury opartej na ONNX Runtime pozwoli zoptymalizować przetwarzanie plików PDF bez zależności od konwersji OCR. Do analizy tekstu lepiej użyć modelu tabelarycznego w formacie Parquet do strategicznego porównania wersji.

Proponuję opracować mini-ekosystem: zgodnie z szablonami do analizy standardów DSTU, ISO, GOST — stworzone szablony pozwolą zautomatyzować ekstrakcję kluczowych parametrów.

Czy interesuje Państwa integracja z roboczym środowiskiem inżynierów, czy jest osobna platforma do analizy?

  • Zlecenia 38
  • Ocena 5.0
  • Ranking 2 241

Budżet: 20000 UAH Termin: 7 dni

Cześć!

Specjalizuję się w automatyzacji procesów biznesowych oraz wdrażaniu agentów AI. Pracuję z n8n, Pythonem, systemami CRM, integracjami API oraz LLM (OpenAI itp.). Pomagam skracać rutynę, optymalizować procesy i zwiększać efektywność.

Porozmawiajmy o szczegółach!

  • Zlecenia -
  • Ocena -
  • Ranking 234

Budżet: 26000 UAH Termin: 12 dni

Witam, mogę opracować offline'owego asystenta AI do analizy dokumentacji inżynieryjnej (PDF/tekst/tabele), który będzie wyciągał wymagania, znajdował błędy, porównywał wersje dokumentów i tworzył zorganizowane raporty do pracy inżynieryjnej, z możliwością lokalnego uruchomienia bez przesyłania danych do chmury.

  • Zlecenia -
  • Ocena -
  • Ranking 196

Budżet: 27000 UAH Termin: 25 dni

mamy już praktycznie gotowe rozwiązanie do analizy dokumentów inżynieryjnych, które można szybko dostosować do waszych pdf, tekstów i tabel oraz uruchomić offline, jestem w kontakcie (:

orientacyjny koszt pierwszego etapu pracy - 85 000 UAH i 25 dni.

Możemy zrobić tak - oddzielny lokalny moduł indeksacji dokumentów, wyciąganie wymagań, porównywanie wersji, sprawdzanie sprzeczności i okno robocze dla inżyniera.

na początek potrzebne są 10-20 przykładów plików, opis typowych błędów i zrozumienie, na którym komputerze lub serwerze to ma działać.

- offline ma oznaczać całkowity brak internetu, czy można raz przygotować model i bazę wiedzy, a potem pracować lokalnie?
- potrzebna jest tylko weryfikacja dokumentów, czy także generowanie raportów dla projektu?

  • Zlecenia 11
  • Ocena 5.0
  • Ranking 1 788

Budżet: 25000 UAH Termin: 20 dni

Mamy doświadczenie w opracowywaniu lokalnych rozwiązań LLM do przetwarzania dokumentacji technicznej. Realizujemy system poprzez architekturę RAG z wykorzystaniem LangChain i lokalnych modeli poziomu Llama 3, co zapewni pełną poufność danych bez dostępu do internetu. Narzędzie będzie skutecznie analizować pliki PDF i tabele, wydobywając wymagania i porównując wersje.

W liście nie są widoczne oferty ukryte przez zleceniodawcę lub freelancerów z profilem Plus, a także oferty, które naruszają regulamin

Aktualne zlecenia dla freelancerów w kategorii AI i uczenie maszynowe

26 lipca
26 lipca
25 lipca
25 lipca