Budżet: 1000 USD Termin: 5 dni
Proszę, wybierz mnie. Z przyjemnością Ci pomogę!
Proszę, wybierz mnie. Z przyjemnością Ci pomogę!
Proszę, wybierz mnie. Z przyjemnością Ci pomogę!
Proszę, wybierz mnie. Z przyjemnością Ci pomogę!
Proszę, wybierz mnie. Z przyjemnością Ci pomogę!
Budżet: 1500 USD Termin: 30 dni
Dzień dobry. Realizuję bota Telegram z rolą modelu dostępu i dynamicznym menu w Node.js/TypeScript, a bazę wiedzy i dziennik napraw rozwinę na Postgres z późniejszym podłączeniem panelu webowego. Jestem gotów omówić szczegóły i przystąpić do pracy. Będę zadowolony ze współpracy.
Budżet: 5000 USD Termin: 20 dni
Dzień dobry. Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów Telegram. Jestem gotów do współpracy.
Budżet: 15000 USD Termin: 21 dni
Dzień dobry! Tworzyłem boty Telegram na Pythonie z bazą wiedzy AI — kiedy administrator przesyła PDF/Word/zdjęcia, a bot odpowiada na podstawie tych dokumentów bez modyfikacji kodu (wyszukiwanie RAG + GPT). Menu z przyciskami, autoryzację i role dostępu również robiłem. Jestem gotowy, aby rozpocząć z działającym MVP w zakresie technik kariery i dalej skalować pod inne urządzenia. Jedno pytanie: czy bazę wiedzy trzymamy na waszym serwerze, czy w chmurze (OpenAI + baza danych wektorowych)? Od tego zależy architektura.
Budżet: 250 USD Termin: 10 dni
Cześć! Tworzymy takie boty na naszym kodzie — Telegram plus AI z bazą wiedzy to nasza główna specjalizacja.
W przypadku YOKA ASSIST na pierwszy etap mogę stworzyć działające jądro: bot z menu przyciskowym, autoryzacja i trzy poziomy uprawnień (użytkownik, administrator, główny administrator), baza wiedzy, do której administrator ładuje dokumenty, a AI odpowiada na nie bez modyfikacji kodu. Dodatkowo diagnostyka z wyszukiwaniem błędów w kodzie, sprzęcie i objawach, oraz przyciski, które dostosowują się do etapu diagnostyki. Architektura będzie zaprojektowana tak, aby łatwo dodawać nowe urządzenia i formaty w przyszłości.
Dwa pytania, aby dokładnie trafić w zadanie: jaki AI chcecie pod maską — własny klucz OpenAI czy coś lokalnego? I jakie formaty dokumentów są potrzebne już na pierwszym etapie — PDF/Word/Excel, czy od razu zdjęcia i schematy?
Mogę wysłać na czacie trzy działające boty, abyście mogli sprawdzić przepływ do rozwiązania. Utrzymuję cenę startową — zbieram pierwsze opinie tutaj, dlatego oferuję korzystne warunki. Działająca pierwsza wersja — około 10 dni.
Piotr Pankow, BotCraft Group
Budżet: 2000 USD Termin: 7 dni
Cześć, pracowałem nad botem AI do wsparcia technicznego — system obsługiwał 500+ zapytań/dzień, baza wiedzy zawierała 1000+ dokumentów PDF/Word, czas odpowiedzi skrócił się o 60%.
Ciekawe pytanie: czy istnieje już usystematyzowana baza dokumentów technicznych dotyczących EKG i SBH, czy trzeba ją tworzyć od podstaw razem z zespołem?
Proponuję się skontaktować, chętnie doradzę Państwu z technicznej strony i wspólnie opracujemy plan rozwoju + opowiem o moim zespole!
Budżet: 650 USD Termin: 10 dni
Witaj. Projekt jest duży, dlatego proponuję nie obiecywać całego systemu w jednym nieprzezroczystym etapie, a wydać działający Phase 1. Za 650 USD zrobię interfejs Telegram, role użytkownika i administratora, ładowanie i indeksowanie dokumentów, odpowiedzi z bazy wiedzy z podaniem źródeł, podstawową historię dialogów, limity, dziennik błędów oraz wdrożenie w Dockerze. Architekturę zaplanuję tak, aby w następnym etapie dodać monitorowanie kanałów, klasyfikację leadów, płatności i zaawansowaną analitykę. Termin Phase 1 to 10 dni. Przed rozpoczęciem potrzebne są przykłady dokumentów, role i uprawnienia, oczekiwane źródła danych, wybrany model/API oraz kryteria dobrej odpowiedzi. Po pierwszej demonstracji ustalimy zakres Phase 2 osobno.
Budżet: 1200 USD Termin: 15 dni
Witam!
Projekt YOKA ASSIST to rozbudowane zadanie, które wymaga jakościowego zaprojektowania architektury, aby przy skalowaniu na nowe rodzaje sprzętu kod pozostał czysty i zarządzalny. Jestem gotów zrealizować ten projekt „pod klucz”.
Mój stos technologiczny i jak widzę pracę kluczowych bloków:
1. Bot Telegram: Realizacja na bazie aiogram 3 (asynchroniczny framework). Stworzę interaktywne menu (przyciski Inline/Reply, FSM do krokowej diagnostyki).
2. Moduł AI i Baza Wiedzy (RAG): Do pracy z schematami, instrukcjami PDF i plikami Excel skonfiguruję integrację z AI z wykorzystaniem wyszukiwania wektorowego do szybkiego znajdowania odpowiedzi w dokumentach.
3. System QR: Generacja unikalnych QR dla każdej szafy/bloku z specjalnym linkiem, który natychmiast uruchamia odpowiedni algorytm weryfikacji w bocie.
4. Panel sterowania: Opracowanie pełnoprawnego interfejsu (np. na Django Admin lub FastAPI) do wygodnego zarządzania bazą wiedzy bez edytowania kodu.
5. Dziennik i Analiza: Projektowanie bazy danych (PostgreSQL) do prowadzenia logów napraw i budowania statystyk dotyczących usterek i efektywności pracowników.
Jestem gotów opracować modułowy, dobrze udokumentowany kod z możliwością łatwego rozszerzenia funkcjonalności.
Proponuję rozpocząć od szczegółowej dyskusji na temat specyfikacji technicznej w prywatnym czacie, aby podzielić projekt na sprinty i uruchomić pierwszy etap w najkrótszym możliwym czasie.
Budżet: 5000 USD Termin: 21 dni
Cześć. Mogę zbudować backend i przepływ pracy AI dla Yoka Assist: strukturalne agenty, API, warstwa danych, logowanie i wdrożenie produkcyjne. Proponuję najpierw zdefiniować jedną główną ścieżkę użytkownika i dostarczyć działający MVP. Cena jest do negocjacji.
Budżet: 222 USD Termin: 5 dni
Cześć! Jestem gotów opracować pierwszy etap YOKA ASSIST jako bota Telegram z modułową architekturą, PostgreSQL i AI-wyszukiwaniem w bazie wiedzy technicznej.
Zrealizuję role użytkowników, ładowanie i przetwarzanie dokumentów, wyszukiwanie według błędów/symptomów/sprzętu, krokową diagnostykę z dynamicznymi przyciskami, przejścia QR, dziennik napraw, podstawową analitykę i administrację. Dla AI zostanie zastosowane podejście RAG: bot odpowiada na podstawie załadowanych materiałów technicznych, a nie „wymyśla” instrukcje.
Proponuję realizację etapami: najpierw działający MVP dla jednego rodzaju sprzętu i jednej bazy wiedzy, a następnie rozszerzenie na nowe przedsiębiorstwa, sprzęt i panel webowy.
W cenę wchodzi kod źródłowy, struktura bazy danych, instrukcja dotycząca wdrożenia oraz pomoc przy pierwszym uruchomieniu. Koszty serwera i API AI są opłacane osobno.
Budżet: 500 USD Termin: 14 dni
Opracowuję boty Telegram z integracjami AI pod klucz. Mam doświadczenie w budowaniu systemów RAG (baza wiedzy + AI), autoryzacji, paneli administracyjnych wewnątrz bota.
Stos: Python / Aiogram / PostgreSQL / DeepSeek AI / Docker.
Przykład: @MRAi_Demo_Bot — bot z czatem AI, RAG, panelem administracyjnym.
Projekt interesujący, gotowy na długoterminową współpracę. Proponuję omówić szczegóły i budżet.
Budżet: 3000 USD Termin: 30 dni
Witaj! Dokładnie przeanalizowałem specyfikację projektu YOKA ASSIST. To nie tylko bot Telegram, ale skomplikowany system klasy RAG (Retrieval-Augmented Generation) w połączeniu z systemem księgowym. Jestem gotów opracować ten projekt pod klucz. Aby AI mogło pracować z Twoimi plikami PDF, schematami i instrukcjami, uruchomię wektorową bazę danych — to pozwoli sieci neuronowej odpowiadać ściśle według regulaminów sprzętu bez "halucynacji". Część kliencka dla mechaników zrobię w Pythonie (Aiogram 3.x) z dynamiczną generacją przycisków, modelem ról i skanerem kodów QR. Natomiast dla głównego administratora, prowadzenia dziennika napraw i przeglądania analityki, zdecydowanie zalecam stworzenie wygodnej panelu webowego — zarządzanie tak dużą ilością danych i plików multimedialnych przez interfejs komunikatora będzie nieefektywne. Jako główną bazę od razu założymy PostgreSQL dla niezawodnego skalowania na nowe przedsiębiorstwa. Napisz do mnie w wiadomościach prywatnych, omówimy logikę działania AI z dokumentami i będziemy mogli zacząć!
Budżet: 500 USD Termin: 7 dni
Cześć! Opracowuję boty Telegram na Pythonie z integracją AI (LLM API) — mam gotowy przykład podobnej architektury: pipeline przetwarzania treści z bazą wiedzy i logiką AI na jej szczycie (mogę pokazać w korespondencji). Projekt jest rozbudowany — w zasadzie to osobny system RAG (wyszukiwanie w bazie wiedzy + diagnostyka + panel administracyjny + QR + analityka). Proponuję podzielić na etapy, abyście od razu zobaczyli działający wynik, a nie czekali miesiącami: Etap 1 (pierwszy w priorytecie): bot Telegram z systemem ról, podstawowa baza wiedzy (ładowanie dokumentów przez administratora) + wyszukiwanie AI w niej, diagnostyka według kodu błędu/symptomów z odpowiedziami tekstowymi i multimedialnymi. Następnie — panel administracyjny do rozszerzenia bazy, system QR, dziennik napraw, analityka — jako osobne etapy w miarę gotowości poprzedniego. Jestem gotów omówić dokładny zakres Etapu 1 i terminy w korespondencji.
Budżet: 200 USD Termin: 10 dni
Cześć!
Dokładnie zapoznałem się z TŻ i prezentacją YOKA ASSIST. Projekt jest interesujący tym, że to nie tylko bot Telegram, ale pełnoprawny system do pracy z dokumentacją techniczną i diagnostyką sprzętu.
Widzę realizację w ten sposób: bot z rolami użytkowników (elektryk, administrator, główny administrator), baza wiedzy, do której można przesyłać dokumenty PDF, Word, Excel i inne, a AI będzie odpowiadać na podstawie tych materiałów. Dla sprzętu przemysłowego jest to szczególnie ważne, ponieważ system nie powinien wymyślać odpowiedzi, ale opierać się na rzeczywistej dokumentacji.
Zrealizuję również wyszukiwanie po kodach błędów, sprzęcie, zabezpieczeniach i objawach usterek, krokowe algorytmy diagnostyki z dynamicznymi przyciskami, dziennik napraw oraz możliwość dalszej skalowalności pod nowe przedsiębiorstwa i typy sprzętu.
Architekturę od razu zakładam modułową, aby na następnych etapach można było bez problemu dodawać kody QR, analitykę i panel webowy bez przeróbek głównej logiki systemu.
Mam dwa pytania:
1. Jakiego dostawcę AI planuje się użyć — OpenAI, Claude czy inne rozwiązanie?
2. Na pierwszym etapie potrzebna jest praca tylko z dokumentami, czy również konieczne jest wyszukiwanie informacji w zdjęciach, schematach i filmach?
Jestem gotów omówić szczegóły i zaproponować optymalny plan realizacji MVP.
Budżet: 800 USD Termin: 25 dni
Witaj! Bardzo zainteresował mnie projekt YOKA ASSIST. Jako programista Python, specjalizujący się w botach, parserach i aplikacjach webowych, rozumiem, jak zbudować ten system, aby działał stabilnie i skalował się.
Jeśli chodzi o cenę i terminy:
Ponieważ projekt ma kilka poziomów złożoności (integracja AI, baza wiedzy, analityka, panel webowy), dokładną wycenę można podać po uzgodnieniu "MVP" (minimalnie opłacalnego produktu).
Zazwyczaj realizacja pierwszego etapu (podstawowa funkcjonalność bota + RAG dla dokumentów) zajmuje [Wstaw liczbę dni, na przykład: 20-30 dni].
Koszt opracowania MVP szacuję w okolicach [Wstaw swoją cenę, na przykład: 800 - 1200 USD].
Możemy omówić stały budżet na etapy: najpierw rozwój rdzenia, a następnie dopracowanie analityki i panelu webowego.
Podejście techniczne:
Bot (Python/Aiogram 3): Asynchroniczna architektura, dynamiczne przyciski, elastyczny system ról.
Inteligencja (RAG): Wykorzystam wektoryzację (ChromaDB/Pinecone), aby AI odpowiadał ściśle według twoich dokumentów technicznych bez „fantazji”.
Baza (PostgreSQL): Zakładam ją od razu, aby zapewnić integralność danych dziennika napraw i analityki.
System QR: Wdrożę przez Deep Linking dla natychmiastowego przejścia do sekcji bota.
Budżet: 7500 USD Termin: 40 dni
Witam. Nazywam się Aleksiej, reprezentuję grupę deweloperów – NC-1. Od ponad pięciu lat tworzymy strony internetowe, aplikacje mobilne, sklepy internetowe, systemy ERP/CRM i inne produkty e-commerce. W naszej drużynie jest programista python, senior z niezbędnym doświadczeniem i wiedzą. Wstępny koszt systemu inteligentnego: 6800 usd. Z poważaniem, Aleksiej M.
Budżet: 1000 USD Termin: 25 dni
Witaj! Projekt YOKA ASSIST to rozbudowane i interesujące zadanie, które wymaga solidnej architektury inżynieryjnej. Specjalizuję się w tworzeniu skomplikowanych asynchronicznych botów Telegram na Pythonie oraz integracji modeli AI.
Jak proponuję zrealizować część techniczną:
Rdzeń i Baza danych: Wykorzystam nowoczesny asynchroniczny framework aiogram 3.x oraz PostgreSQL. To zapewni modułowość, natychmiastowe odtwarzanie dynamicznych przycisków oraz idealną bazę do dalszego podłączenia panelu administracyjnego.
Baza wiedzy AI (architektura RAG): Aby bot mógł generować odpowiedzi na podstawie załadowanych PDF, Word, Excel oraz instrukcji bez zmiany kodu źródłowego, zastosuję podejście Retrieval-Augmented Generation (z wektorową bazą danych pgvector). AI będzie szukać rozwiązań nie w internecie, a ściśle w waszych dokumentach korporacyjnych.
System QR: Najlepiej zrealizować przez natywny mechanizm Telegram Deep Linking. Po zeskanowaniu fizycznego kodu QR na szafie lub bloku, użytkownik natychmiast trafi do odpowiedniej karty (na przykład, od razu do menu „Ochrona nr 32” z opisem i algorytmem).
Panel administracyjny i Logika: Całkowicie zrealizuję wielopoziomową strukturę z waszych makiet. Zorganizuję zarządzanie platformami (na przykład, Ёшлик-1, Кальмакыр), krok po kroku algorytmy weryfikacji oraz dziennik napraw. Moduł analityczny automatycznie zbierać będzie statystyki zdarzeń sprzętowych.
Na wyjściu otrzymacie czysty, udokumentowany kod, który łatwo skalować na nowe rodzaje sprzętu i jednostki przedsiębiorstwa. Jestem gotów omówić szczegóły wdrożenia i testowania AI na czacie!
Budżet: 2000 USD Termin: 10 dni
Dzień dobry!
Twój projekt jest bardzo interesujący i w zasadzie jest nie tylko botem Telegram, ale pełnoprawnym inteligentnym systemem wsparcia i diagnostyki sprzętu.
Specjalizuję się w tworzeniu skomplikowanych botów Telegram, systemów automatyzacji i rozwiązań z wykorzystaniem sztucznej inteligencji. Mam duże doświadczenie w pracy z Pythonem, bazami danych, integracją AI przez API, tworzeniem modułowej architektury i budowaniem skalowalnych projektów.
Co mogę zrealizować:
✅ Bot Telegram z nowoczesnym interfejsem i systemem ról (użytkownik, administrator, główny administrator);
✅ Inteligentną bazę wiedzy z możliwością ładowania plików PDF, Word, Excel, obrazów, schematów, wideo i dokumentacji technicznej;
✅ Asystenta AI, który będzie wykorzystywał załadowane materiały bez potrzeby zmiany kodu;
✅ System diagnostyki sprzętu według kodów błędów, objawów, szaf, bloków i typów urządzeń;
✅ Dynamiczne scenariusze diagnostyki z automatycznym generowaniem przycisków i rekomendacji;
✅ Panel administracyjny do zarządzania sprzętem, bazą wiedzy i użytkownikami;
✅ System QR do szybkiego przechodzenia do potrzebnego sprzętu;
✅ Dziennik napraw i historię serwisowania sprzętu;
✅ Analizę usterek, napraw, pracowników i sprzętu;
✅ Architekturę, która pozwoli w przyszłości podłączyć panel webowy i skalować system na nowe przedsiębiorstwa i rodzaje sprzętu bez pełnej przeróbki projektu.
Mogę również pomóc w początkowym wdrożeniu, konfiguracji części serwerowej i dalszym wsparciu projektu.
Proponuję zacząć od omówienia pierwszego etapu, określenia MVP i sporządzenia specyfikacji technicznej. To pozwoli dokładnie ocenić terminy i budżet, a także zaplanować odpowiednią architekturę dla dalszego rozwoju systemu.
Będę zadowolony, mogąc omówić szczegóły i wziąć udział w długoterminowym rozwoju projektu.
Budżet: 500 USD Termin: 30 dni
Projekt jest interesujący, zakres poważny — to nie „bot na tydzień”, a platforma z bazą wiedzy, diagnostyką, panelem administracyjnym i dziennikiem napraw. Jeśli oceniać realistycznie, pierwszy etap roboczy — orientacyjnie 1–2 miesiące, w zależności od tego, jak bardzo zebrana jest już dokumentacja techniczna (kody błędów, schematy, instrukcje, wideo). Jeśli baza wiedzy jest częściowo gotowa — można skrócić terminy na etapie wypełniania, ale nie na rozwój samego systemu.
Jak widzę realizację technicznie:
Bot Telegram (Python, aiogram lub python-telegram-bot) — menu, przyciski, autoryzacja, role: użytkownik / administrator działu / główny administrator.
Baza danych — na start SQLite lub PostgreSQL (lepiej od razu PostgreSQL, jeśli planujecie kilka działów i analitykę).
Baza wiedzy — dokumenty (PDF, Word, Excel), zdjęcia, schematy, wideo przechowujemy na serwerze; tekst indeksujemy do wyszukiwania. Administrator dodaje materiały przez panel administracyjny w bocie (lub osobny panel webowy na drugim etapie) bez zmian w kodzie.
SI — połączenie przez API (OpenAI lub analog): odpowiedzi na podstawie waszej bazy wiedzy (RAG), a nie „z głowy”. OCR — tylko do rozpoznawania tekstu ze schematów/skanów, jeśli to potrzebne.
Diagnostyka — wyszukiwanie według kodu błędu, nazwy zabezpieczenia, szafy, bloku, techniki, symptomów; kroki weryfikacji, linki do schematów/wideo/dokumentów; dynamiczne przyciski („sprawdź szafę”, „następny krok”, „wstecz” itp.).
Kody QR — dla szaf, bloków, jednostek techniki; skan → od razu potrzebny dział bota.
Dziennik napraw — kto, kiedy, co robił, materiały, komentarze, historia dotycząca sprzętu.
Analityka — częste awarie, statystyki napraw, podstawowe raporty (na pierwszym etapie — w bocie lub prosty eksport; rozszerzone raporty można przenieść na panel webowy później).
Architektura modułowa — aby później dodawać nową technikę, przedsiębiorstwa, działy bez przepisywania całego projektu.
Wdrożenie: VPS, bot + Baza Danych + magazyn plików, wstępna konfiguracja i pomoc w uruchomieniu wliczone w pracę.
Płatność: stawka godzinowa. Mogę wysłać orientacyjną wycenę godzin po etapach po krótkim wyjaśnieniu: ile jednostek techniki na starcie, czy jest już zorganizowana baza błędów/dokumentów, ile ról i działów.
Budżet: 900 USD Termin: 30 dni
Cześć!
Jestem gotów zrealizować twój projekt: "Yoka assist"...
Mam niezbędne doświadczenie! Odpowiadam szybko i wykonuję pracę jakościowo!
Napisz do mnie, omówimy szczegóły!
Budżet: 100 USD Termin: 1 dzień
Dzień dobry, Eldarze.
Twoja główna strefa ryzyka tutaj to nie sam bot, a poprawne przetwarzanie treści multimodalnych: schematy, zdjęcia szafek i wideo diagnostyczne wymagają nie tylko przechowywania, ale wektorowej indeksacji z przypisaniem do konkretnych kodów błędów i węzłów sprzętowych, aby moduł RAG wydobywał dokładnie odpowiedni kadr lub schemat, a nie ogólny dokument. Twoja baza wiedzy będzie działać przez pipeline: PDF/Word/Excel są dzielone na fragmenty z metadanymi, zdjęcia schematów są indeksowane przez multimodalny LLM z opisem tego, co jest przedstawione, a wideo jest dzielone na kluczowe momenty z tekstowymi adnotacjami — po tym administrator dodaje nowy dokument, a on automatycznie staje się dostępny dla AI.
Diagnostyka będzie krok po kroku: użytkownik skanuje kod QR szafki lub wprowadza kod błędu, bot buduje drzewo kontroli z dynamicznymi przyciskami, a każde kliknięcie prowadzi do konkretnego schematu, zdjęcia lub fragmentu wideo. Dziennik napraw będzie rejestrować, kto, kiedy, co zrobił i ile czasu to zajęło — a analityka będzie ujawniać powtarzające się awarie w konkretnych koparkach EKG lub wiertnicach SBSh.
Jako stos proponuję Go + PostgreSQL z pgvector: dla systemu RAG z wyszukiwaniem wektorowym i przetwarzaniem dużych dokumentów Go zapewnia lepszą wydajność i przewidywalność pod obciążeniem, a pgvector zapewni wyszukiwanie semantyczne bezpośrednio w bazie bez zewnętrznych usług. Architektura będzie modułowa z wyraźnymi interfejsami — dodawanie nowych typów sprzętu lub przedsiębiorstw sprowadza się do tworzenia nowych konfiguracji, a nie do przepisywania kodu.
Możliwe opcje:
- Podstawowy
1300–2000 USD
- Bot Telegram z podstawową autoryzacją i rolami
- Wyszukiwanie AI w dokumentach tekstowych (PDF, Word)
- Podstawowa funkcjonalność diagnostyki według kodu błędu
- Prosty panel administracyjny do przesyłania dokumentów
- Standardowy
2500–4000 USD
- Pełny moduł RAG dla wszystkich typów plików (w tym zdjęć i wideo)
- Interaktywna diagnostyka krok po kroku z dynamicznymi przyciskami
- System kodów QR dla natychmiastowego dostępu do obiektów
- Pełny dziennik napraw i moduł analityki usterek
- Skalowalna architektura na PostgreSQL dla kilku przedsiębiorstw
- Premium
4500–6500 USD
- Wszystkie możliwości pakietu Standard
- Oddzielny panel webowy administratora do wygodnego zarządzania dużymi ilościami danych
- Rozszerzony moduł analityki z automatycznym generowaniem raportów
- Priorytetowe wsparcie i obsługa przez 3 miesiące po uruchomieniu
- Optymalizacja pod wysokie obciążenia i wielowątkowe przetwarzanie zapytań
Budżet: 850 USD Termin: 15 dni
Cześć,
Mogę opracować inteligentny system diagnostyczny YOKA ASSIST. Mam doświadczenie w budowaniu botów Telegram, integracjach AI z API LLM, systemach baz danych RAG oraz w rozwoju backendu w Pythonie.
Rozumiem podstawową architekturę: bot Telegram z dostępem opartym na rolach (użytkownik, administrator, główny administrator), baza wiedzy wspierana przez AI obsługująca PDF, Word, Excel, obrazy, filmy i diagramy przy użyciu RAG (Retrieval Augmented Generation), dzięki czemu nowe dokumenty są od razu użyteczne bez zmian w kodzie, diagnoza usterek sprzętowych z dynamiczną generacją przycisków, system kodów QR łączący fizyczny sprzęt z sekcjami bota, dziennik napraw, analityka oraz modułowa, skalowalna architektura do dodawania nowych typów sprzętu i przedsiębiorstw.
Stos technologiczny: Python z aiogram dla bota Telegram, PostgreSQL dla danych strukturalnych, baza danych wektorowa (Chroma lub Pinecone) do wyszukiwania dokumentów, OpenAI lub podobne API LLM dla inteligentnych odpowiedzi oraz wdrożenie na AWS lub VPS z możliwością panelu webowego dla przyszłej ekspansji.
To jest doskonałe dopasowanie do długoterminowej współpracy na różnych etapach rozwoju.
Jestem dostępny od zaraz, aby omówić architekturę i rozpocząć rozwój.
Dzięki, Youssef
Budżet: 400 USD Termin: 14 dni
Zrealizuję pierwszy etap YOKA ASSIST: bot Telegram z menu przyciskowym i trzema poziomami dostępu, baza wiedzy, do której administrator ładuje PDF, Word, Excel, zdjęcia i schematy, a bot odpowiada ściśle na podstawie tych dokumentów za pomocą wyszukiwania wektorowego, z odniesieniem do konkretnego dokumentu. Diagnoza według kodu błędu, szafy, bloku i objawów, dynamiczne przyciski jako kroki diagnozy, wejście QR przez deep linking, dziennik napraw na PostgreSQL.
Taki system już u mnie działa: znajdź w Telegramie bota auth_ai_radar_bot, to mój żywy projekt z bazą wiedzy i hybrydowym wyszukiwaniem (wektor, słowa kluczowe, re-ranker), jakość odpowiedzi możesz sprawdzić w minutę. Dla twojego projektu proponuję to samo na start: wyślij jeden-dwa rzeczywiste paszporty sprzętu, a pokażę prototyp, jak bot odpowiada właśnie na nie, abyś podejmował decyzje na podstawie rzeczywistego przykładu, a nie obietnic.
Stos: Python (aiogram 3), PostgreSQL + pgvector, integracja z AI przez API (Claude lub OpenAI, według twojego wyboru), modułowa struktura pod przyszły panel webowy. Szczegóły omówimy na czacie.
Budżet: 1500 USD Termin: 30 dni
Cześć!
Od razu do sedna, co odróżnia ten projekt od „bota z przyciskami”: tutaj rdzeniem nie jest interfejs Telegrama, ale to, że AI powinno odpowiadać na podstawie twojej rzeczywistej bazy dokumentów, którą admin uzupełnia, bez żadnej zmiany w kodzie. A dla diagnostyki sprzętu górniczego istnieje surowe wymaganie, które postawiłbym na pierwszym miejscu: bot nie ma prawa wymyślać kolejności sprawdzania ani przyczyny usterki — w przypadku sprzętu w kopalni cena błędu jest zbyt wysoka.
Dlatego buduję to w ten sposób: załadowane przez admina PDF/Word/Excel/zdjęcia/schematy/wideo trafiają do bazy wiedzy, a AI odpowiada przez RAG — to znaczy wydobywa odpowiedni fragment z rzeczywistych dokumentów i odpowiada ściśle na jego podstawie, a nie z „pamięci”. Jeśli odpowiedzi w bazie nie ma — bot uczciwie mówi „nie znaleziono” i proponuje eskalację, a nie wymyśla procedurę. Nowy dokument = po prostu dane, żadnego redeployu.
Diagnostykę wykonuję dla wszystkich twoich osi jednocześnie — kod błędu / ochrona / szafa / blok / sprzęt / objawy. Wyszukiwanie po kodzie — dokładne, a „po objawach” — to właśnie tam AI jest silne: nieprecyzyjny opis elektryka → właściwa usterka. Dynamiczne przyciski („sprawdź szafę → schemat → następny etap → wstecz”) — to nie stałe menu, a stan diagnostyki, który prowadzi człowieka krok po kroku.
Architekturę zakładam modułową i multi-tenant od pierwszego dnia: wszystko jest powiązane z przedsiębiorstwem / działem / typem sprzętu, dlatego dodanie nowej kopalni lub nowego sprzętu na 2. etapie — to dane, a nie przepisywanie projektu. Plus dziennik napraw, RBAC (użytkownik / admin / główny admin), QR na szafy, analityka — jak w specyfikacji.
Taką niezawodność na produkcji już buduję — LLM z warstwą ochronną, która nie pozwala modelowi wymyślać faktów: github.com/novellocaitlin13-ui/melody-platform.
Jeden moment określa zakres 1. etapu: ile mniej więcej dokumentów i kodów błędów znajduje się w początkowej bazie dotyczącej EKG/SBŚ, a dane są bardziej zorganizowane (kod → stały) czy swobodne dokumenty? Od tego zależy równowaga między dokładnym wyszukiwaniem a RAG. Szczegóły i plan etapów omówimy osobiście.
Budżet: 3000 USD Termin: 30 dni
Cześć, Eldar!
Zrozumiałem specyfikację i całą prezentację (6 ekranów) — cały system, w tym panel administracyjny i edytor algorytmów, działa w samym bocie Telegram na przyciskach inline; panel webowy — na przyszłość, jak piszesz. YOKA ASSIST — bot Python z AI na hierarchii „platforma → sprzęt → blok → ochrona → algorytm”: baza wiedzy z dokumentów w wielu formatach, diagnostyka (wyszukiwanie według kodu/ochrony/szafy/symptomów + karty z zdjęciami/schematami/wideo), edytor algorytmów krok po kroku z przechodzeniem przez dynamiczne przyciski, RBAC na 3 poziomach, wejście QR, dziennik napraw, statystyka zdarzeń. Modułowo i skalowalnie.
Tutaj łączą się dwie moje mocne strony:
— Baza wiedzy AI: budowałem pipeline'y RAG nad bazą wiedzy z Claude/LLM i strukturalnym wydawaniem — „administrator dodał dokument → AI używa bez edytowania kodu” to dokładnie RAG (ingestion → vector store → retrieval), to moja działka; dodatkowo parsowanie dokumentów w różnych formatach (Word/Excel/obrazy itp.).
— Boty + logika: boty Python Telegram (Telegram Bot API) z przyciskami inline i dynamiczną nawigacją; algorytmy krok po kroku/automaty skończone (robiłem 14-stanowy FSM, order-flow w taksówkach) — to dokładnie twój edytor + przechodzenie diagnostyki; RBAC/role, analityka i dzienniki (OLAP, audyt) budowałem na produkcji. Hierarchię i modułowość wprowadzę od pierwszego dnia — nowa technika/platforma/podział bez przepisywania.
Ocena: ~150–250 godz. (główny swap — głębokość AI/RAG i multi-format); na godzinę, dokładny przedział po wyjaśnieniu wszystkich szczegółów.
Pytanie: Docelowy dostawca AI (Claude/OpenAI/własny)? A na MVP wideo/zdjęcia — przechowujemy i odwołujemy się, czy potrzebne jest wyszukiwanie po zawartości mediów?
Szczegóły — w korespondencji.
Budżet: 200 USD Termin: 10 dni
Cześć! To moja specjalizacja — boty Telegram na Pythonie z bazą wiedzy AI (RAG), rolami i panelem administracyjnym. Rozumiem projekt, widzę architekturę.
Proponuję działać etapami, abyście widzieli działający rezultat i nie ryzykowali budżetem:
Etap 1 (MVP, rdzeń): bot z nowoczesnym menu, autoryzacją i 3 poziomami uprawnień; baza wiedzy (administrator ładuje PDF/Word/Excel/zdjęcia), AI odpowiada na podstawie załadowanych materiałów bez zmiany kodu; diagnostyka z wyszukiwaniem według kodu błędu/sprzętu/symptomów; dynamiczne przyciski. SQLite na początku, modułowa architektura pod skalowanie.
Etap 2: panel administracyjny (dodawanie sprzętu/błędów/dokumentów/wideo), system QR (skan → sekcja bota).
Etap 3: dziennik napraw, analityka (częste usterki, statystyki, raporty), panel webowy.
Architektura od razu uniwersalna — nowe rodzaje sprzętu/przedsiębiorstw/podziałów dodawane są bez przepisywania.
Pracuję przez Bezpieczną transakcję. Zaczniemy od Etapu 1 — otrzymacie działający rdzeń, potem rozszerzamy.
Pytania: jakiego dostawcę AI preferujecie (OpenAI/Claude), przybliżona objętość bazy wiedzy na początku, i czy są gotowe dokumenty/paszporty dla pierwszego sprzętu?
https://horizonbyte-hub.vercel.app/uk
Budżet: 500 USD Termin: 14 dni
Witaj, Eldarze!
Projekt systemu YOKA ASSIST jest maksymalnie szczegółowy i zrozumiały. Automatyzacja diagnostyki ciężkiego sprzętu przemysłowego za pomocą AI to doskonały przypadek, w którym krytycznie ważne jest wprowadzenie elastycznej modułowej architektury dla przyszłej skalowalności pod nowe przedsiębiorstwa i typy sprzętu.
Mam doświadczenie w tworzeniu asynchronicznych systemów w Pythonie (aiogram 3.x + FastAPI) oraz pracy z bazami danych, dlatego proponuję wdrożenie niezawodnego rozwiązania komercyjnego:
1. Architektura AI i RAG (Baza wiedzy): Aby pracować z kartami technicznymi, instrukcjami i schematami (PDF, Word, Excel) bez zmiany kodu źródłowego, wdrożę pełnoprawny pipeline RAG. Optymalnym rozwiązaniem dla MVP jest wykorzystanie Vector Store w ramach OpenAI Assistants API lub Anthropic API. Dokumenty będą wektoryzowane, a AI będzie udzielać dokładnych odpowiedzi, opierając się wyłącznie na Twoich instrukcjach, bez „halucynacji”.
2. Dynamiczny UI i diagnostyka: Menu bota oraz przyciski krok po kroku („Sprawdź szafę”, „Następny etap”) będą generowane dynamicznie na podstawie powiązań w bazie danych dla konkretnego modelu sprzętu (EKG, SBSH).
3. Integracja QR (Deep Linking): Zrealizuję przez parametry wejściowe bota Telegram. Skanowanie kodu QR na rzeczywistej szafie lub bloku natychmiast przekieruje mechanika do odpowiedniego kroku diagnostyki, omijając główne menu.
4. Niezawodna baza danych: Zgodnie z Twoim TZ, wdrożę projekt na PostgreSQL (zamiast SQLite), co jest krytycznie ważne dla wielopoziomowych praw dostępu, prowadzenia dziennika napraw, analityki oraz przyszłego bezproblemowego podłączenia panelu webowego dla głównego administratora.
Wszystkie projekty wdrażam na autonomicznym hostingu Railway (praca 24/7). Przykłady moich działających botów z bazami danych, maszynami stanów i integracjami możesz zobaczyć w moim profilu na platformie.
Proponuję ustalić ramy pierwszego etapu (MVP) i omówić szczegóły. Proszę, daj znać, które API (OpenAI czy Anthropic/Claude) rozważasz jako priorytet do integracji?
Budżet: 1000 USD Termin: 21 dni
Cześć!
Mam duże doświadczenie w tworzeniu botów telegramowych oraz mini aplikacji. Przykłady moich prac możesz zobaczyć w portfolio. Jestem gotów wykonać postawione zadanie.
Proponuję omówić szczegóły w wiadomościach prywatnych.
Budżet: 1500 USD Termin: 15 dni
Cześć ⭐️! Jestem wysoko wykwalifikowanym programistą webowym z ponad ✅ 7-letnim doświadczeniem w tworzeniu i nowoczesnych technologiach webowych.
Ostatnie projekty:
✔️https://homenly.com
✔️https://confidence-tech.com
✔️https://homexcrm.com
✔️https://omgfirms.com
✔️https://skyhigh-lviv.com/
✔️https://sweet-sdpearls.de/
✔️https://novobudova.pro
✔️https://aquahub.org.ua
✔️https://boostylabs.com
✔️https://ol.zp.ua
✔️https://emporio-sports.cz
Mój stos technologiczny obejmuje:
✅ Frontend: HTML, CSS, JavaScript, React.js, Vue.js, Angular
✅ CMS: Wordpress(woo), OpenCart, Prestashop, Webflow
✅ Backend: PHP, Laravel, CodeIgniter, Python, Django, Flask, Node.js, Next.js
✅ Bazy danych: MySQL, PostgreSQL
✅ Inne umiejętności: Git, integracja API
Dlaczego warto mnie wybrać?
✔️ Szybkie i jakościowe wykonanie: Twoje zadania będą wykonane na czas i z nienaganną jakością.
✔️ Integracja API: Potrzebujesz bezproblemowej integracji zewnętrznych API? Zajmę się tym.
✔️ Indywidualne rozwiązania: Przekształcam Twoje pomysły w udane rozwiązania webowe, dostosowane do potrzeb Twojego biznesu.
Współpracujmy i stwórzmy razem coś niesamowitego!
Budżet: 500 USD Termin: 4 dni
Dobry wieczór!
Zbadałem projekt — interesujące zadanie, pracowałem z podobnymi systemami.
Jestem gotów się tym zająć. Zrealizuję na Pythonie + Telegram Bot API + PostgreSQL + Claude AI.
Koszt pierwszego etapu (bot + baza wiedzy + diagnostyka + panel administracyjny): 500-600 USD.
System QR, dziennik, analityka — drugi etap.
Pod względem terminów zrealizujemy w 3-4 dni! Będę zadowolony ze współpracy!!
Budżet: 150 USD Termin: 5 dni
Cześć!
Pracuję taniej niż rynek, ponieważ obecnie aktywnie uzupełniam portfolio.
Zrozumiałem projekt: potrzebny jest bot Telegram z AI, bazą wiedzy, możliwością przesyłania dokumentów, diagnostyką sprzętu, rolami użytkowników, kodami QR, dziennikiem napraw i analizą.
Mam doświadczenie w tworzeniu botów Telegram, backendzie w Pythonie, pracy z API, bazami danych i automatyzacją. Mogę również bezpłatnie pomóc w konfiguracji Claude Code/API, aby przyspieszyć rozwój.
Orientacyjny koszt pierwszego MVP: 100-150.
Czas realizacji pierwszego etapu: 3–5 dni.
Dokładny koszt i terminy będę mógł podać po zapoznaniu się z materiałami, prezentacją i doprecyzowaniu zakresu pierwszego etapu.
Pisz, chętnie omówię szczegóły projektu!
Budżet: 550 USD Termin: 21 dni
Cześć. Nazywam się Władimir, jestem programistą Pythona i założycielem agencji inżynieryjnej Vaysed. Twoje zadanie dotyczące opracowania inteligentnego systemu YOKA ASSIST dla sprzętu górniczego jest dla mnie całkowicie zrozumiałe. Stworzenie cyfrowego asystenta na takim poziomie wymaga solidnej architektury backendowej oraz właściwej integracji wyszukiwania wektorowego. Dokładnie przeanalizowałem załączone zrzuty ekranu, to doskonały punkt odniesienia do budowy logiki interfejsów użytkownika.
Aby stworzyć system, który inteligentnie przetwarza dokumenty techniczne, karty sprzętu i schematy, klasyczne wyszukiwanie tekstowe będzie niewystarczające. Zbuduję architekturę opartą na wyszukiwaniu wektorowym i generowaniu odpowiedzi. Pliki załadowane przez administratora będą automatycznie dzielone na sensowne fragmenty, wektoryzowane i zapisywane w bazie danych. Na żądanie mechanika lub elektryka system natychmiast wyciągnie odpowiedni fragment dokumentacji i przekaże go modelowi językowemu w celu sformułowania dokładnej odpowiedzi, popartej odpowiednim schematem lub zdjęciem.
Sam bot będzie napisany w Pythonie z wykorzystaniem nowoczesnego asynchronicznego frameworka. Zrealizuję system inteligentnych przycisków, generujących się na bieżąco w zależności od kontekstu, aby krok po kroku prowadzić specjalistę przez algorytm diagnostyki. W bota zostanie również wbudowany obsługiwacz głębokich linków. Skanowanie kodu QR na rzeczywistym sprzęcie automatycznie otworzy odpowiednią sekcję w Telegramie bez potrzeby ręcznego przeszukiwania menu.
Zdecydowanie zalecam natychmiastowe zrezygnowanie z używania baz danych na poziomie podstawowym, takich jak SQLite. Dla projektu z autoryzacją, ścisłą hierarchią dostępu, obszernym dziennikiem napraw i zaawansowaną analityką, zaprojektuję solidną relacyjną bazę danych PostgreSQL. To krytycznie ważne dla skalowalności, co w przyszłości umożliwi łatwe podłączenie pełnoprawnego panelu webowego dla głównego administratora i bezproblemowe dodawanie nowych typów sprzętu górniczego. Mam udane doświadczenie w tworzeniu złożonych, skalowalnych ekosystemów wewnątrz Telegramu. Na przykład, przy opracowywaniu autonomicznego systemu PAYBACK CARTEL projektowałem złożoną routingu danych, synchronizację z CRM oraz wielopoziomowy system dostępu. To doświadczenie gwarantuje, że Twój projekt będzie miał czysty, dobrze udokumentowany i łatwy do utrzymania kod.
Możesz szczegółowo zapoznać się z moim podejściem inżynieryjnym oraz przykładami zrealizowanych projektów w portfolio pod linkiem 
Freelancehunt. Jestem gotów otrzymać potwierdzenie i przystąpić do projektowania architektury.
Budżet: 2500 USD Termin: 21 dni
Moja główna specjalność to automatyzacja procesów biznesowych, zazwyczaj z wykorzystaniem botów Telegram. Wszystko, co opisane, jest w pełni wykonalne, realizowałem nie jeden raz podobne projekty, możesz kliknąć na mój profil i zobaczyć portfolio.
W cenę wchodzi opracowanie, instalacja, uruchomienie i roczna gwarancja na wypadek pojawienia się błędów z bezpłatnym usunięciem. Wszystkie projekty prowadzę dalej i po oddaniu, w przypadku gdy trzeba zaktualizować, poprawić, dopracować lub po prostu doradzić - zawsze jestem w kontakcie.
Pracuję z pyTelegramBotAPI, SQLite od razu pomijam, biorę MySQL/PostgreSQL i Redis do cache. Sztuczną inteligencję możemy wziąć od OpenAI, działa to łatwo i jakościowo dla takich zadań. Jeśli w przyszłości planujesz stworzyć panel administracyjny - możemy od razu zbudować na API, aby później było po prostu osobne jądro, osobny bot, który zwraca się do jądra i osobna strona, która zwraca się do jądra.
Budżet: 600 USD Termin: 20 dni
Cześć! Zlecenie dotyczące YOKA ASSIST przyszło od razu - robiłem podobną logikę: bot Telegram z dialogiem na przyciskach (FSM), plus osobny panel webowy na FastAPI z zadaniami w tle i statusami w czasie rzeczywistym (dla podobnego projektu z zarządzaniem kontami). To znaczy, że obie części stosu mam już przetestowane na realnych zadaniach, mogę pokazać przykłady podczas rozmowy.
Co do objętości: aby zmieścić się w $600/20 dni bez utraty jakości, proponuję na pierwszym etapie MVP wyraźnie określić: bot + baza usterek + prosty RAG według dokumentów (bez wektorowej bazy danych, jeśli wystarczy wyszukiwanie po kluczowych polach - taniej i szybciej), a panel webowy i głęboką integrację AI (Vector Store, embeddingi) przenieść na drugi etap z osobną wyceną - w ten sposób od razu otrzymacie działający produkt, a nie niedokończony kawałek dużego systemu.
Jaki API rozważacie dla części AI - OpenAI/Anthropic czy jesteście gotowi omówić lokalne modele w celu oszczędności? Jestem gotów zacząć w ciągu dnia.
Budżet: 600 USD Termin: 20 dni
Witam! Niesamowite i szczegółowo opracowane specyfikacje. Dla mnie, jako dewelopera systemów AI (uczę się na specjalizacji "Systemy sztucznej inteligencji"), ten projekt to idealne dopasowanie do mojego stosu technologicznego i ekspertyzy. Mam jasne zrozumienie, jak zrealizować YOKA ASSIST bez rozbudowy bazy kodu i nadmiernych kosztów.
Moja wizja techniczna realizacji pierwszego etapu (MVP) w Pythonie (aiogram 3.x + SQLite/PostgreSQL):
Architektura AI i Baza wiedzy (system RAG): Aby AI poprawnie odpowiadało na specyfikacje techniczne, instrukcje i PDF bez zmiany kodu, wdrożymy klasyczny pipeline RAG. Dokumenty będą parsowane, dzielone na fragmenty i wektoryzowane (przez API OpenAI/Anthropic lub lokalne osadzenia), lub użyjemy Vector Store w ramach OpenAI Assistants API. Bot będzie udzielał dokładnych odpowiedzi z linkami do konkretnych punktów dokumentów.
Diagnostyka i Dynamiczne przyciski: Baza usterek będzie projektowana na relacyjnej bazie danych. Wyszukiwanie według kodu błędu lub objawów zrealizujemy przez FSM (Finite State Machine) w aiogram. Przycisk "Zobacz schemat" lub "Sprawdź szafę" będą generowane dynamicznie (InlineKeyboardBuilder) na podstawie powiązań w bazie danych dla konkretnego modelu urządzenia.
Integracja QR: Zrealizowana przez mechanizm Telegram Deep Linking. Bot parsuje przychodzący parametr z linku (np. ?start=shkaf_104) i natychmiast przekierowuje inżyniera do odpowiedniego kroku diagnostyki, omijając główne menu.
Panel administracyjny i Dziennik napraw: Na pierwszym etapie, dla szybkiego uruchomienia, panel administracyjny do zarządzania użytkownikami, przesyłania plików i prowadzenia dziennika prac można zrealizować zwięźle bezpośrednio w Telegramie (w interfejsie dla głównych administratorów) z późniejszym bezproblemowym przeniesieniem na panel webowy (FastAPI + React).
Projekt jest długoterminowy i wymaga czystej architektury modułowej, podziału logiki na handlerów, serwisy i bazę danych, co w pełni gwarantuję.
Proszę powiedzieć, które modele AI (OpenAI, Anthropic, czy lokalne rozwiązania) rozważacie jako priorytet? Jestem gotowa omówić plan rozwoju i terminy w wiadomości prywatnej!
Budżet: 1000 USD Termin: 20 dni
Zapoznałam się z technicznym zadaniem na opracowanie systemu YOKA ASSIST. Projekt wygląda na rozbudowany i obiecujący, a co najważniejsze — zadanie automatyzacji diagnostyki dla ciężkiego sprzętu przemysłowego jest niezwykle aktualne.
Mam doświadczenie w tworzeniu złożonych ekosystemów Telegram na Pythonie (Aiogram 3) z podłączeniem LLM (OpenAI API / Anthropic / lokalne modele) w technologii RAG (Retrieval-Augmented Generation), co idealnie pasuje do waszej bazy wiedzy (czytanie PDF, schematów, dokumentów bez zmiany kodu).
Jak widzę realizację projektu:
Architektura i Baza Danych: Użycie PostgreSQL od razu (nie SQLite), ponieważ projekt jest skalowalny. Dla bazy wiedzy i AI dodamy rozszerzenie wektorowe (pgvector) dla szybkiego wyszukiwania w TD i instrukcjach.
Moduł AI (RAG): Parsowanie dokumentów (PDF, Word, Excel), podział na embeddingi i zapis w bazie danych. AI będzie szukać odpowiedzi wyłącznie na podstawie waszych dokumentów, co wyeliminuje „halucynacje” sieci neuronowej.
Logika diagnostyki i Dynamiczny UI: Elastyczne menu bota z FSM (Finite State Machine), które pobiera kroki diagnostyki, zdjęcia, schematy i linki QR z bazy danych.
Panel administracyjny: Dla MVP proponuję zrealizować go bezpośrednio w Telegramie (rozszerzone menu administracyjne) lub przez prostą aplikację webową bezpośrednio w botie (to wygodniejsze niż czysty CLI i tańsze niż osobna strona).
Dziennik i Analiza: Logowanie działań użytkowników, zbieranie statystyk napraw i eksportowanie raportów (na przykład w Excel/PDF lub wykresy w aplikacji webowej).
Budżet: 300 USD Termin: 10 dni
Dzień dobry!
Zapoznałem się z Państwa zadaniem dotyczącym opracowania inteligentnego systemu YOKA ASSIST oraz dołączonymi makietami interfejsu. Projekt jest bardzo interesujący, jasno zorganizowany i jestem w pełni gotów podjąć się jego realizacji.
Gwarantuję wykonanie pracy:
Szybko i na czas: pierwszy etap roboczy będzie gotowy dokładnie w terminie (a nawet szybciej).
Jakościowo: czysty, modułowy kod z szczegółową dokumentacją, w pełni dostosowany do łatwego skalowania i przyszłego podłączenia panelu webowego.
Odpowiedzialnie: pomogę z początkowym wdrożeniem, konfiguracją na serwerze i będę w kontakcie w celu dalszego rozwoju systemu.
Ponieważ szukają Państwo niezawodnego wykonawcy na długoterminową współpracę, proponuję minimalne warunki do udanego rozpoczęcia pierwszego etapu.
Budżet: 700 USD Termin: 30 dni
Cześć!
Dokładnie przeczytałem projekt — to interesujące i nietrywialne zadanie. W zasadzie to system RAG (Retrieval-Augmented Generation) na bazie bota Telegram: AI odpowiada na pytania, opierając się na załadowanych dokumentach, schematach i instrukcjach, bez przepisywania kodu.
Technicznie: FastAPI + PostgreSQL + wektorowa baza danych do semantycznego wyszukiwania w bazie wiedzy (pgvector lub Chroma), API Claude/OpenAI do generowania odpowiedzi, aiogram dla bota. Kody QR z linkami do odpowiednich sekcji — standardowe rozwiązanie.
Zaprojektuję architekturę w sposób modułowy — nowe rodzaje techniki, przedsiębiorstwa i bazy wiedzy będą dodawane bez przepisywania.
To długoterminowy projekt, dlatego proponuję pracować na podstawie faktycznie przepracowanego czasu z punktami kontrolnymi raz w tygodniu — uczciwiej niż stała stawka przy takiej objętości.
Szczegóły omówimy prywatnie.
Mam nadzieję na współpracę!
Budżet: 250 USD Termin: 5 dni
Dzień dobry! Łatwo zrealizuję to na bazie języka programowania Python z wykorzystaniem odpowiednich modułów i modeli LLM. Zrobię wszystko tak, jak zostało to zażądane w TZ. Możemy omówić stylistykę i główne, kluczowe punkty w LS. Będę czekać na Ciebie z niecierpliwością!
Budżet: 1500 USD Termin: 22 dni
Witam!
Zapoznałam się z Twoim zadaniem technicznym. Zadanie jest całkowicie zrozumiałe: potrzebujesz niezawodnego, skalowalnego systemu do diagnostyki sprzętu górniczego i zarządzania bazą wiedzy przez Telegram, działającego z AI. Mam doświadczenie w tworzeniu skomplikowanych botów i integracji rozwiązań AI.
Jak rozwiążę to zadanie:
Opracuję odpowiednią architekturę: Bazę danych stworzę na PostgreSQL (SQLite nie nadaje się do takich ilości dokumentacji). Architektura będzie zbudowana tak, abyś mógł łatwo dodawać nowe przedsiębiorstwa i rodzaje sprzętu bez przepisywania kodu.
Zintegruję AI (system RAG): Ustawię inteligentne wyszukiwanie w Twoich plikach PDF, Word i Excel. Bot będzie korzystał z wbudowanej bazy wiedzy i odpowiadał na pytania użytkowników na podstawie Twoich instrukcji i schematów.
Stworzę wygodną funkcjonalność: Zrealizuję dynamiczne przyciski kroków diagnostyki, powiązanie z kodami QR (automatyczne przejście do odpowiedniej sekcji bota), dziennik napraw i wyświetlanie statystyk/raportów.
Odpowiedzi na Twoje pytania:
Doświadczenie w Pythonie: ponad 4 lata w Full-stack development
Doświadczenie w automatyzacji i API: Stale pracuję z asynchronicznym Pythonem (aiogram 3.x, FastAPI), integruję zewnętrzne API i modele LLM (OpenAI/Anthropic).
Koszt: 1 500 USD (dokładną kwotę i etapy omówimy po szczegółowej analizie struktury dokumentów).
Terminy: 20–25 dni roboczych (podzielimy pracę na zrozumiałe cotygodniowe sprinty z prezentacją wyników).
Kod będzie czysty, modułowy i udokumentowany, pomogę w pełnym wdrożeniu projektu na serwerze (Docker). Jestem gotowa omówić szczegóły architektury podczas rozmowy lub w korespondencji!
Budżet: 100 USD Termin: 1 dzień
Dzień dobry. Projekt YOKA ASSIST jest interesującym zadaniem, które wymaga głębokiego zrozumienia architektury skalowalnych systemów oraz integracji sztucznej inteligencji. Proponuję zbudować go na bazie modułowej architektury Python z wykorzystaniem PostgreSQL jako głównej bazy danych oraz bazy danych wektorowej do efektywnego przechowywania i semantycznego wyszukiwania w inteligentnej bazie wiedzy. Takie podejście zapewni wysoką wydajność, niezawodność, łatwe skalowanie dla nowych rodzajów techniki i przedsiębiorstw, a także elastyczną realizację dynamicznej funkcjonalności i rozgraniczenie praw dostępu. Mam doświadczenie w realizacji podobnych systemów dla przemysłu oraz gotowe szablony architektoniczne, co pozwoli znacznie przyspieszyć etap rozwoju. Wszystkie szczegóły realizacji, ostateczny budżet oraz terminy proponuję omówić w wiadomościach prywatnych.
Budżet: 610 USD Termin: 25 dni
aЕльдаре, rozumiem, że potrzebujesz inteligentnego asystenta YOKA ASSIST, który pomoże specjalistom w dziedzinie techniki górniczej szybko diagnozować usterki i uczyć się. To pozwoli na centralizację wiedzy i uczyni ją dostępną w krytycznych sytuacjach.
Opracuję bota Telegram z przejrzystym interfejsem i systemem autoryzacji. Będzie on mógł pracować z dokumentacją techniczną (PDF, Excel, zdjęcia) i wykorzysta możliwości AI do szybkiego wyszukiwania odpowiedzi i rekomendacji. Efektem będzie cyfrowy asystent, który rzeczywiście przyspieszy rozwiązywanie problemów na miejscu.
Ciekawe, czy są już opracowania dotyczące struktury bazy wiedzy lub jakieś typowe scenariusze diagnozowania, od których chcielibyście rozpocząć pracę AI?
Budżet: 70 USD Termin: 5 dni
Cześć! Projekt jest zrozumiały, widzę, że to już nie tylko bot, ale pełnoprawny system modułowy z AI, bazą wiedzy, rolami dostępu i dalszym skalowaniem.
Mogę to zrealizować w Pythonie (Telegram Bot API) z architekturą modułową, podłączeniem PostgreSQL i osobną warstwą do integracji z AI oraz bazą wiedzy (PDF/dokumenty/media). Mogę również od razu zaplanować strukturę pod przyszły panel webowy, dostęp QR i dziennik napraw.
Chciałbym wyjaśnić kilka kwestii dotyczących zakresu pierwszego etapu (MVP), po czym będę mógł podać dokładne terminy i oszacowanie budżetu. Jestem gotów zaangażować się w rozwój etapowo, aby system od razu był funkcjonalny i rozszerzalny.
Budżet: 100 USD Termin: 3 dni
Cześć!
Zainteresował mnie projekt YOKA ASSIST. Zadanie jest jasne: trzeba opracować bota Telegram z AI, bazą wiedzy, diagnostyką sprzętu, rolami użytkowników, funkcjami administracyjnymi, dziennikiem napraw i możliwością dalszej skalowalności.
Mogę zrealizować projekt w Pythonie z wykorzystaniem Telegram Bot API, bazy danych PostgreSQL/SQLite oraz integracji z AI przez API. Architektura powinna być modułowa, aby w przyszłości można było dodać panel webowy, nowe rodzaje sprzętu, jednostki i rozszerzać bazę wiedzy bez całkowitej przebudowy.
Proponuję zacząć od MVP: bot, autoryzacja, role, przesyłanie dokumentów, wyszukiwanie według błędów/sprzętu/symptomów, odpowiedzi AI na podstawie bazy wiedzy, dziennik napraw i podstawowy panel administracyjny.
Jestem gotów omówić szczegóły, ustalić priorytety pierwszego etapu i zaproponować zrozumiały plan realizacji.
