AI-агент для консультаций Amazon-селлеров

Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день

Привет, я работал над AI-агентом для поддержки пользователей маркетплейса – проанализировали 95 кейсов, создали структуру из 1200 событий. Как вы видите баланс между точностью RAG-системы и глубиной fine-tuning?

Предлагаю связаться, я бесплатно проконсультирую вас с технической стороны и составим план разработки + расскажу о моей команде!

Бюджет: 16000 UAH Срок: 10 дней

Добрый день.
Готов взять Ваш проект в работу.
Смогу разработать для Вас такого бота с помощью no-code/low-code инструментов.
Пишите в личные, обсудим все детали и подберем для Вас лучшее решение.

Бюджет: 2000 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте.
Стек: Node.js (бот + API), PostgreSQL (хранение сессий/логов/аналитики), векторная БД (локально/FAISS при fine-tune) для поиска кейсов, деплой фронта/бота на Vercel, контейнеризация через Docker, модельная часть - вариант 1: fine-tuning на базе GPT-4 (лицензирование/инфраструктура - отдельно обсуждаем). Опыт: реализовал проекты с LLM (ссылки на GitHub пришлю в личные сообщения).

Точный бюджет зависит от объёма и качества исходных PDF (OCR-сложность), политики доступа к GPT-4 fine-tune и требований к SLA.

Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день

Добрый день!
Меня зовут Роман, и я вхожу в топ-5 разработчиков в категории «Искусственный интеллект и машинное обучение» среди ~1600 специалистов на платформе.
Гарантирую:
- Быстрое и качественное выполнение задания
- Четкое соблюдение дедлайнов
- Регулярную связь на протяжении всего процесса
Буду рад обсудить детали вашего проекта в личных сообщениях.

ціна умовна!

Бюджет: 8000 UAH Срок: 7 дней

Я предлагаю реализацию на базе Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием собственной векторной базы знаний. Этот подход точнее и экономически эффективнее, чем Fine-tuning, поскольку логика Amazon постоянно меняется.

Бюджет: 5000 UAH Срок: 14 дней

Ваша идея AI-агента для Amazon-селлеров впечатляет своей глубиной. Мы — команда с успешным опытом в RAG-системах, fine-tuning LLM и интеграции Telegram-ботов. Отлично понимаем задачу: создать не просто чат, а “мозг”, который логически анализирует кейсы блокировок, классифицирует их и генерирует легальные планы действий. Мы готовы построить надежную архитектуру (LangChain/Qdrant/PostgreSQL) для MVP с последующим масштабированием. Обсудим детали в личных сообщениях на платформе?