AI-ассистент (база знаний компании)

Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день

заказчик все сделал, но не работает маленькая деталь)) это просто комментарий, прошу не рассматривать меня на этот проект

Бюджет: 27000 UAH Срок: 3 дня

Стоимость первого этапа - 32000 грн, срок - 3 рабочих дня. Это аудит существующего прототипа с проверкой API, передачи контекста в модель, индексации документов, векторной базы, авторизации и текущего кода. 4000 грн, по ощущениям, не закрывают даже нормальный технический аудит такой задачи, не говоря уже о полном сервисе =/

После аудита дадим один из двух маршрутов - чинить имеющееся или пересобирать с нуля. Если пересобирать, рабочий минимум RAG-ассистента с веб-доступом, авторизацией, историей запросов, обновлением базы без разработчика, HTTPS и готовностью к будущему подключению аналитического хранилища я бы оценивал отдельно, ориентировочно 15-30 рабочих дней и от 180000 грн.

Стек - Python или Node.js для сервера, PostgreSQL плюс pgvector или Qdrant для векторного поиска, OpenAI или Claude через API, отдельный обработчик документов, веб-интерфейс для менеджеров, ролевая авторизация, журнал запросов. Для ответов на базе документов надо добавить ссылку на источник или хотя бы название найденного документа, иначе менеджеры не смогут нормально контролировать качество.

Ориентировочное владение - хостинг и база 20-80 USD в месяц, токены 20-150 USD в месяц на старте. Точнее считаем после количества менеджеров, средней длины документов и количества запросов в день. Модель не должна выдумывать факты, поэтому делаем ответ только с RAG и сценарий, когда данных в базе нет.

Два уточнения
> Сколько приблизительно документов или страниц в базе знаний, и в каких форматах они сейчас собраны - PDF, Word, Google Docs, таблицы, сайт?
> В текущем прототипе уже есть векторная база, или документы только загружены на сервер без нормального поиска по содержимому?

Схожие кейсы Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI-автоматизация с прикладной бизнес-логикой, близко к внутреннему ассистенту для команды продаж.
> https://business.ingello.com/fractal - агентная и системная архитектура, полезно для задач, где чат должен быть частью управляемого процесса.
> https://business.ingello.com/forma-crm - корпоративная логика, роли, процессы, контроль качества работы команды.

Freelancehunt-страница Ingello - https://systems-fl.ingello.com/ua

!!Оптимальный первый шаг - аудит, а не обещание всего продукта в бюджет 4000 грн.!! Тут лучше сначала найти, где рвется передача знаний в модель, и уже потом решать, лечить существующее или собирать чисто. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 7 дней

Привет, я работал над AI-ассистентом для юридической компании — RAG-система на базе 200+ документов, векторная база Pinecone, Claude API, ~$45/мес на токены при 1000 запросов.

Что касается вашего проекта — можете уточнить, какая сейчас векторная база используется в прототипе и как именно передаются документы в модель? Это поможет быстро найти проблему с API во время аудита.

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

Бюджет: 27000 UAH Срок: 14 дней

Могу взять этот проект по быстрому аудиту текущего прототипа, исправить существующую интеграцию, если ее целесообразно сохранять, или быстро пересобрать сервис с нуля, если это будет надежнее и быстрее. На выходе вы получите RAG-ассистента, который отвечает строго на основе документов компании, не выдумывает фактов, имеет веб-интерфейс с авторизацией для менеджеров, историю запросов и удобное обновление базы знаний без разработчика.

Предлагаемый стек: OpenAI или Claude API, Python/FastAPI, PostgreSQL + pgvector или Qdrant, React/Next.js для интерфейса, пайплайн загрузки и индексации документов, деплой на ваш сервер или в облако с HTTPS. Архитектуру сразу можно заложить так, чтобы в будущем подключить ассистента к аналитическому хранилищу данных.

Есть опыт в похожих RAG-решениях: внутренние базы знаний, поиск по документации, FAQ-ассистенты, системы для sales/support команд с ответами на основе источников.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 3 дня

Добрый день!
Дорабатываю проект https://salesslon.com - там используется RAG для анализа разговоров менеджеров с клиентами. Модель ничего не выдумывает, работает исключительно с текстами разговоров.

Посмотрю, что не так с вашим проектом, почему не работает. Если критических проблем нет - исправлю ошибку. Если все плохо - скажу, как бы я сделал.

Стоимость RAG очень небольшая, зависит от объема данных, есть даже бесплатные модели.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Доброго дня!

Работал над похожими AI-решениями, где основной задачей было создание единой системы знаний и автоматизация работы с данными. Из описания вижу, что сейчас у вас уже есть прототип, но, вероятно, проблема заключается в интеграции RAG-пайплайна с LLM или передаче контекста через API. Я бы начал именно с технического аудита, чтобы определить, целесообразнее ли исправить текущую архитектуру или быстрее и надежнее перестроить её.

В своих проектах я строил AI-ассистентов, автоматизировал обработку данных через Make.com, интегрировал CRM, AI-сервисы и API в единые бизнес-процессы, а также создавал AI-консультантов для квалификации лидов и персонализированных ответов.

Ориентировочные сроки:
• аудит и восстановление текущего решения — 2–4 дня;
• если нужна полная перестройка — 7–10 рабочих дней.

Стоимость:
• аудит — от $300;
• полная реализация — $1,200–1,800 (в зависимости от текущего состояния кода и требований).

Ежемесячная стоимость:
• хостинг VPS — около $15–40;
• токены OpenAI/Claude — ориентировочно $20–150+ в зависимости от количества менеджеров и запросов.

Подскажите, пожалуйста, какая модель сейчас используется (OpenAI или Claude) и какую векторную базу вы уже подключали? Это поможет быстро оценить, достаточно ли исправить существующее решение или стоит сразу предложить более надежную архитектуру. Развернуть

Бюджет: 15000 UAH Срок: 7 дней

Сейчас главное — найти причину, почему прототип не передает данные из базы знаний в LLM. Если проблема только в API или RAG-пайплайне — это можно исправить без полной переработки. Если же архитектура построена неудачно, логичнее будет пересобрать её сразу, чтобы впоследствии не возникало проблем с масштабированием.

Что нужно сделать:
• провести аудит текущего проекта и проверить интеграцию API;
• настроить RAG, чтобы модель отвечала только на основе документации;
• реализовать загрузку и обновление базы знаний без участия разработчика;
• добавить веб-интерфейс с авторизацией и историей запросов;
• подготовить систему к дальнейшему подключению других источников данных.

Также стоит сразу определиться, какую модель использовать (OpenAI или Claude), поскольку от этого будут зависеть качество ответов и ежемесячные расходы на токены.

Если предоставите доступ к текущему проекту, можно быстро понять, достаточно ли исправить существующее решение, или выгоднее собрать новую архитектуру. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 3 дня

RAG-ассистент для sales EN: аудит вашего прототипа → исправление извлечения или пересборка (Python/FastAPI, pgvector, Claude/GPT). Веб + аутентификация, загрузка без разработчика, история запросов, режим «вставил вопрос клиента — получил ответ». ~3–5 недель, ~90–150 часов; хостинг+API ~$80–350/мес. Отправьте код — сделаю аудит за 1–3 дня.

Бюджет: 8000 UAH Срок: 5 дней

Добрый день.

Сначала я проведу аудит вашего прототипа. Обычно проблема кроется в том, что текст из базы не доходит до нейросети из-за ошибки в настройках связи (API). Если старый код спасать нет смысла, я не буду писать веб-интерфейс, авторизацию и историю чатов с нуля. Разработка такого проекта с чистого листа стоит намного больше указанных 4000 гривен.

Предлагаю рабочую альтернативу под ваш запрос. Я разверну на вашем сервере готовую платформу для работы с языковыми моделями (например, Dify). Вы сразу получите готовый веб-чат с входом по паролям для отдела продаж. Нейросеть (подключим OpenAI API) я жестко ограничу: она будет искать ответы только в ваших загруженных текстах и честно отвечать "не знаю", если информации нет. Обновлять базу знаний вы будете сами через простую панель управления, перетаскивая туда новые PDF или документы без участия программиста. Там же будет доступна вся история диалогов для контроля качества. По ежемесячным расходам: около 15 долларов за сервер и примерно 10-20 долларов за токены.

Где сейчас физически лежат ваши регламенты и описания услуг (просто файлы на компьютере, Google Drive или база в Notion), чтобы я понимал формат их первичной загрузки?

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Добрый день! У нас есть опыт в развертывании RAG-систем на базе LLM. Реализуем это через векторные базы данных и интеграцию с вашей документацией, чтобы обеспечить точные ответы для менеджеров. Оптимизируем текущий прототип для стабильной работы в продакшене.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день

Доброго часу доби! 🧡
Готовий приступити до роботи, буду радий допомогти з мінімальними термінами 😉
Є досвід роботи в подібних проєктах. 🌼 (Є відгуки на цю тему та роботи в портфоліо)
Зроблю в кращому вигляді, приступлю зараз! 🚀🛸✈️

Обов'язково пишіть, обговоримо. Відповідаю миттєво!

Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте!

Наиболее вероятная причина, почему документы не доходят до модели: retrieval находит фрагменты, но они не подставляются в контекст перед вызовом API — или embeddings просто не обновляются после загрузки новых документов. Аудит кода и доступов покажет точное место разрыва за полдня- день.

Этап 1 — Аудит. Проверю API-вызовы, индексацию, векторную базу, сборку промпта. По результатам — четкий вывод: исправлять существующее или пересобирать с нуля, с обоснованием и оценкой стоимости/сроков.
Этап 2 — Реализация на основе результатов аудита. Стек: FastAPI, PostgreSQL + pgvector (или Qdrant), Claude API, веб-интерфейс с авторизацией, история запросов, обновление базы без разработчика.
У меня есть опыт с FastAPI и работой с внешними API (в т.ч. строил Telegram-бота с мониторингом нескольких маркетплейсов через API в реальном времени — схожая логика с обработкой и выдачей данных).

Уточнение: на чем написан текущий прототип (LangChain/LlamaIndex или собственное решение) и какая векторная база уже подключена?

Обращайтесь! Развернуть

Бюджет: 11111 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте!Имею уже более 3 лет создаю AI/Full-stack сервисы. У меня есть готовый, протестированный RAG-шаблон, который на 90% закрывает ваши требования.

Мой стек: FastAPI, LangGraph (агенты и история), Qdrant (векторный поиск с MMR), Flashrank (реранкинг против галлюцинаций), Redis и Docker.

План реализации:

Аудит (1 день): Проверю ваш прототип. Если проблема только в API — починю. Если код сырой — аргументированно разверну свой готовый бэкенд, это сэкономит время.

RAG и Контроль (3–4 дня): Настрою жесткие системные промпты (strict QA) — модель будет отвечать строго по документам. Интегрирую Claude 3.5 Sonnet или GPT-4o mini.

Интерфейс и Админка (3 дня): Сделаю чистый веб-интерфейс с авторизацией, разделом для загрузки/удаления файлов менеджерами (без участия разработчика) и логированием истории чатов. Архитектура изначально будет готова к подключению аналитической БД.

Сроки и стоимость:

Срок: 5–7 дней (скорее всего быстрее, но беру с запасом).

Стоимость работы: $400–$7000.

Ориентировочное владение в месяц: Хостинг (VPS) — $20–$30; Токены (на команду продаж) — $15–$40 в зависимости от нагрузки.

Готов показать демо аналогичной системы, пшиите - обсудим! Развернуть

Бюджет: 3800 UAH Срок: 5 дней

Здравствуйте! Готов начать с технического аудита существующего прототипа - проверю API, передачу контекста документов в модель, индексацию и причину, почему база не подтягивается. Стек: Python, PostgreSQL + pgvector (или Qdrant) для векторного поиска, RAG-пайплайн с OpenAI/Claude API, веб-интерфейс с авторизацией для менеджеров, обновление базы без разработчика через загрузку файлов. Ответы - строго на основе загруженных документов, с честным фолбеком, если информации нет. После аудита дам четкий ответ - исправлять существующее или пересобирать с нуля.

Бюджет: 27000 UAH Срок: 7 дней

Здравствуйте. Есть опыт в разработке ИИ-автоматизаций. Готов к сотрудничеству.

Бюджет: 5000 UAH Срок: 5 дней

Привет! Это именно та задача, которую я делаю — RAG-интеграция, где готовый прототип нужно «связать» с базой знаний.

Недавно сдал FastAPI-панель для управления аккаунтами с фоновыми задачами и real-time статусом (7500 грн) — похожая архитектура: сервис, который обрабатывает данные и отвечает на запросы.

Для вашего случая стандартный стек: загрузка документов → чанковка → embeddings → векторная БД (Qdrant/Chroma/pgvector) → retrieval-chain. Если прототип уже готов, интеграция базы знаний — 3–7 дней в зависимости от формата документов и архитектуры прототипа.

Бюджет 4000 грн выглядит скромно — если объем небольшой, то ок; если нет — стоит обсудить. В каком формате хранится документация (PDF, Word, Google Docs)? Какой стек у прототипа?

Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день

Доброго дня, Юрію!
Готовий взятися за ваш проєкт. Я сертифікований Anthropic розробник — Claude Certified Architect (Foundations), спеціалізуюся саме на production-архітектурі з Claude API, MCP та RAG-пайплайнах. Верифікація сертифіката: https://www.credly.com/badges/3df97b6b-e468-42b9-9bd6-c1f78aa309fc
Схожий кейс. Нещодавно реалізував схожий проект - внутрішній knowledge graph на базі Neo4j + Claude через MCP асистент відповідає на запити співробітників строго за корпоративною документацією, з посиланнями на джерело і без «вигаданих» фактів. Це майже один-в-один ваша задача, тільки я додатково використовував граф знань для точнішого пошуку по зв'язках між регламентами.

Два уточнення, щоб порахувати точніше:

Скільки приблизно документів/сторінок у базі і в яких форматах (PDF, Word, Google Docs, таблиці)?
У поточному прототипі вже є векторна база, чи документи просто завантажені на сервер без пошуку по змісту?

Готовий почати з аудиту одразу після отримання коду й доступів.

Бюджет: 5000 UAH Срок: 10 дней

Здравствуйте, могу реализовать. Строил RAG системы на базе n8n.

Google Drive

Можно все, кроме самой LLM, развернуть у вас на сервере. Это будет self-host n8n + supabase, как векторное хранилище.

Цена будет только за токены, и здесь все зависит от количества запросов, точности ответов и количества документов в RAG системе. Скажите, сколько будет документов? Через какой интерфейс вы хотите общаться с системой? И есть ли системный администратор, кто может развернуть n8n и supabase?

Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день

Доброго дня, Юрій.

Наиболее вероятная причина: модель получает запрос, но не найдены фрагменты документов как контекст — retrieval не соединен с API-вызовом.
Аудит выявит место разрыва и определит — исправлять или пересобирать.

Ваш RAG-пайплайн — pgvector и bge-m3 для семантического поиска.
LLM: Claude Sonnet или GPT-4o-mini с расчетом токенов под ваши объемы.
Модель будет отвечать строго на основе контекста, без выдумок.
Веб-интерфейс с авторизацией, историей запросов и обновлением базы файлами без разработчика.
Архитектура — с расширением на аналитическое хранилище.

Схожий проект: RAG на Go + pgvector + OpenRouter.
Стек: Go, pgvector, bge-m3, Claude/OpenAI API, Docker, HTTPS.
Ежемесячную стоимость владения подготовлю после обсуждения объемов.

Возможные варианты:
- Восстановление и запуск
8000–12000 UAH
Восстановление работоспособности прототипа и базовый доступ к базе знаний.
- Рабочий RAG-пайплайн без «галлюцинаций» модели
- Базовый веб-интерфейс для получения ответов
- Подключение API выбранной LLM (OpenAI/Claude)
- Инструкция по ручному обновлению базы данных

- Полный функционал
15000–25000 UAH
Полноценный корпоративный ассистент с автономным управлением знаниями (Рекомендуется).
- Интерфейс загрузки документов без участия разработчика
- Система авторизации для менеджеров отдела продаж
- История запросов для мониторинга качества ответов
- Оптимизированная архитектура для будущего подключения к аналитическому хранилищу
- Полный расчет стоимости токенов и хостинга

- Расширенное решение
30000–45000 UAH
Расширенный AI-инструмент с повышенной точностью и поддержкой сложных сценариев.
- Улучшенная обработка документов (OCR для сканов, сложные таблицы)
- Расширенный функционал генерации ответов под разные каналы связи
- Приоритетная поддержка и оптимизация затрат на токены в течение месяца
- Интеграция с облачным хранилищем для автоматической синхронизации файлов
- Полный пакет технической документации с архитектуры системы Развернуть

Бюджет: 27000 UAH Срок: 21 день

Доброго дня, без проблем реализую такой AI-ассистент под ключ - имею опыт более 5 лет в разработке и более 2 лет в LLM/RAG-проектах.

Стек: Python + FastAPI, LangChain или LlamaIndex для RAG-пайплайна, векторная база (Qdrant или pgvector), OpenAI или Claude через API. Веб-интерфейс с авторизацией - React или Next.js. Все разворачивается на вашем сервере через Docker.

Первый шаг - аудит существующего прототипа: быстро разберусь, где проблема с передачей данных в модель, и либо починим существующее, либо аргументированно пересоберем с нуля - что будет эффективнее. Архитектуру сразу заложу с учетом будущего подключения к аналитическому хранилищу.

Ориентировочная ежемесячная стоимость владения: токены OpenAI GPT-4o - от $30-80/мес в зависимости от интенсивности, хостинг - от $10-20/мес. Что касается стоимости работы - бюджет в 4000 грн не покроет такой объем, реальная стоимость от 30 000 грн в зависимости от финального объема. Готов обсудить детали в личных. Обращайтесь!

Бюджет: 4000 UAH Срок: 7 дней

Доброго дня! Я делал именно такие RAG-ассистенты — веб-интерфейс с авторизацией, база документов компании и ответы строго из источников. Ваш симптом «информация из базы не доходит до модели» почти всегда означает, что документы не проиндексированы в векторную базу или найденные фрагменты не подставляются в промпт перед запросом — редко сама API. Посмотрю код и доступы, за полдня скажу точный диагноз и что выгоднее: починить или пересобрать. На чем сделан прототип — LangChain/LlamaIndex или собственное решение, и какое хранилище под эмбеддинги?

Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день

Привет!

Если делать исключительно на основе заложенной базы знаний, то ллм нужно лишь для генерации ответа и понимания вопроса, а вся векторизация (rag) может выполняться локальной моделью.

Я делал такого внутреннего помощника менеджера для ddtuning. Напишите, покажу как работает.

Что касается посмотреть, почему сейчас не работает, то можем посмотреть.

Бюджет: 7000 UAH Срок: 7 дней

Строил подобные RAG-системы: FastAPI, векторная база (Qdrant / pgvector), embeddings через Claude или OpenAI, веб-интерфейс с авторизацией. Первый шаг — аудит прототипа: найду, где обрывается пайплайн между базой и моделью, решим, что быстрее — починить или пересобрать.

Стек: FastAPI, pgvector/Qdrant, Claude API (рекомендую — точнее на сложных запросах, прозрачная тарификация токенов), простой веб-интерфейс, Docker, HTTPS. Обновление базы — загрузка файлов без разработчика. Архитектура сразу с прицелом на будущее аналитическое хранилище.

Ориентировочно 35 часов работы. Готов начать после получения доступов.

Напишите — обсудим детали и стартуем.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Здравствуйте!

У меня есть опыт разработки сервисов на базе LLM и RAG-архитектуры. Предлагаю начать с аудита текущего решения: проверить интеграцию с API, пайплайн индексации и поиска, после чего либо восстановить работоспособность, либо аргументированно предложить пересборку.

Для реализации предлагаю стек: Python (FastAPI), OpenAI или Claude API, PostgreSQL + pgvector (или Qdrant), современный веб-интерфейс с авторизацией и возможностью самостоятельного обновления базы знаний.

Ориентировочный срок первого этапа (аудит + запуск рабочей версии) - 5–10 дней. Точную стоимость смогу назвать после ознакомления с текущим кодом и архитектурой. Также помогу оценить ежемесячные расходы на API и хостинг в зависимости от объема документов и количества запросов.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 2 дня

Здравствуйте. Посмотрел ваш проект — классический RAG для внутренней базы знаний. Сначала проведу аудит существующего прототипа: чаще всего проблема в том, что embeddings не обновляются после загрузки документов или неправильно настроен retrieval-цепочка. Если код живой — исправлю, если там более глубокие архитектурные проблемы — пересоберу на LangChain + ChromaDB/Qdrant, веб-морда на Streamlit или FastAPI + простой фронт. По LLM: Claude Haiku — оптимально по цене/качеству для такого кейса, ориентировочно $15-30/мес на отдел продаж. Ежемесячная стоимость владения (токены + хостинг) — в пределах $30-50 в зависимости от интенсивности. Делал похожие решения для внутренней документации. Готов начать с аудита, полный цикл — до 2 недель.