AI-ассистент (база знаний компании)

Бюджет: 4000 UAH Срок: 4 дня

Здравствуйте!

Могу быстро провести аудит вашего прототипа и выяснить, почему контекст не попадает в модель. У меня есть коммерческий опыт работы с Python, AI-моделями, REST API, Linux и интеграцией LLM-решений. В своей работе я занимался интеграцией ONNX-моделей, AI-пайплайнами, STT, TTS и оптимизацией моделей для реальных продуктов.

Я бы начал именно с аудита: проверил передачу контекста, API-вызовы, индексацию документов, embeddings и retrieval. Если проблему можно исправить — сделаю это. Если текущую архитектуру нецелесообразно поддерживать, предложу новую с детальным объяснением.

Для реализации использовал бы Python, FastAPI, OpenAI или Claude API, pgvector или Qdrant, Docker и веб-интерфейс с авторизацией. Архитектуру можно сразу подготовить для дальнейшего масштабирования.

Готов приступить сразу после получения доступов.

Спасибо! Развернуть

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: 27000 UAH Срок: 7 дней

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

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: 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: 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.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 2 дня

Здравствуйте! Правильно, что первый шаг — это аудит, а не переделка вслепую. Ваш прототип, скорее всего, не передает найденные фрагменты документов в сам запрос к модели: данные загружены, а retrieval либо не подключен к LLM-вызову, либо возвращает пусто, поэтому модель отвечает из общих знаний вместо вашей базы. Посмотрю код и доступы и скажу честно, починить быстрее или пересобрать ядро. Часто собрать чистый RAG-пайплайн дешевле, чем чинить чужое.

Ключевое в результате, чтобы бот отвечал строго из ваших документов и честно говорил «этого нет в базе», когда ответа нет, а не выдумывал. Именно на этом grounding и делаю акцент.

Стек: векторная база (pgvector или Chroma) + embeddings, LLM через API, веб-интерфейс с авторизацией по ссылке, загрузка файлов через интерфейс для обновления базы без разработчика, история запросов. По модели: для англоязычных документов и точности рекомендовал бы Claude, с опцией опускать простые запросы на более дешевую модель ради экономии токенов. Архитектуру сразу делаю модульной, чтобы потом подключить аналитическое хранилище, как вы и планируете.

Готов бесплатно разобрать в личных, почему именно ваш прототип не тянет данные в модель. Буду рад сотрудничеству.

Бюджет: 6000 UAH Срок: 5 дней

RAG с строгим граундированием - моя специализация: ответ только из документов, при отсутствии в базе честно сообщает, источники трассируются.

Первый шаг - аудит вашего прототипа (судя по описанию — обрыв на передаче контекста в модель). Далее: pgvector + embeddings, веб-интерфейс с авторизацией, загрузка/обновление файлов без разработчика, история запросов. Закладываю совместимость с вашим аналитическим хранилищем.

Под ваш бюджет - базовая версия 6 000 UAH, 5 дней: аудит + рабочий RAG на вашей документации, веб-доступ с авторизацией. Полная - 12 000 UAH, 8 дней: + загрузка файлов через интерфейс без разработчика, история запросов, готовность к подключению к аналитическому хранилищу.

Владение: хостинг ~$10/мес + токены ~$15–30/мес. Портфолио: в профиле и на karasov.co

Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте, у меня есть соответствующий опыт разработки. Пишите в личные сообщения, обсудим детали. Буду рада Вам помочь!

Бюджет: 5000 UAH Срок: 5 дней

Доброго дня, дуже зацікавлений у роботі з Вами. Пропоную якісне виконання поставлених задач та оперативність. Давайте обговоримо деталі в особистому чаті і почнемо співпрацю.

Бюджет: 26990 UAH Срок: 29 дней

Добрый день!
Меня зовут Валентин, и я представляю Arctic Web Agency. Мы - команда, которая специализируется на создании современных и эффективных решений для бизнеса. В личные сообщения смогу предоставить примеры наших схожих работ. Готовы взять ваш проект в работу!

С уважением
Arctic Web Team
Freelancehunt

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Здравствуйте! Внимательно ознакомился с вашим ТЗ. Разработка и отладка RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) — это моя основная специализация. Проблема вашего прототипа («информация не передается в модель»), скорее всего, заключается в неправильном формировании пейлоада для API или в том, что векторный поиск возвращает пустые чанки (фрагменты текста) из-за ошибок в алгоритме разбивки документов.

Мой план работы (Аудит и Пересборка):

Аудит: Зайду на сервер, проверю логику эмбеддингов и запросов. Если архитектура безнадежна — аргументированно пересоберу пайплайн на современных фреймворках (LangChain или LlamaIndex).

Строгий RAG без галлюцинаций: Настрою системный промпт (temperature = 0) и логику fallback: если релевантного чанка в векторной базе нет, модель жестко ответит: "I don't have this information in the provided documents", вместо того чтобы выдумывать факты.

Интерфейс и Админка: Для укладывания в бюджет и быстрого релиза разверну веб-интерфейс на базе Streamlit. Там будет окно чата для менеджеров (с базовой авторизацией по паролю), история запросов и отдельная вкладка для админа, где можно просто перетянуть новые PDF/Docx файлы для автоматического обновления базы.

Масштабируемость (под DWH): Архитектура будет строиться модульно (Agentic approach). В будущем мы сможем добавить новый "инструмент" (Tool) к ассистенту, чтобы он, помимо векторной базы, мог делать SQL-запросы к вашему аналитическому хранилищу.

Предлагаемый стек: Python, LangChain/LlamaIndex, ChromaDB/Qdrant (векторная база), Streamlit (UI), FastAPI (если потребуется голое API).

Главный риск проекта: Таблицы с ценообразованием. Стандартные парсеры часто "ломают" структуру таблиц во время разбивки на тексты (chunking), из-за чего модель путает цены. Я использую специализированные парсеры (например, Unstructured), которые сохраняют связи в таблицах. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 3 дня

Здравствуйте.

Для первого этапа могу взять аудит и доведение прототипа до рабочего состояния, если проблема действительно в передаче контекста из базы знаний в LLM-запрос.

В собственной системе для работы с документами я уже применял похожий контур: документы проходят через извлечение текста, нормализацию, разбивку на фрагменты, сохранение знаний отдельно от сырых файлов, поиск релевантных частей и формирование ответа с привязкой к источнику. Отдельно у меня есть FastAPI RAG-прототип для AI-контента: ingestion, chunking, retrieval with citations, route/service/repository structure и протестированная core-логика.

По вашему прототипу сначала проверю:
- создаются ли embeddings после загрузки документов
- есть ли нормальный chunking и metadata по источникам
- возвращает ли vector search релевантные фрагменты
- попадают ли эти фрагменты реально в prompt/context перед вызовом Claude/OpenAI
- сохраняется ли история запросов и ошибки пайплайна

Стек для стабильного варианта: Python/FastAPI, PostgreSQL + pgvector или Qdrant, OpenAI/Claude API, Docker, HTTPS, простой веб-интерфейс с авторизацией, журнал запросов и ответы с ссылкой на источник.

Ориентировочная стоимость владения для старта:
- VPS/hosting: примерно $10–30/мес
- токены: примерно $10–70/мес для небольшой sales-команды, точнее посчитаю после количества документов, менеджеров и запросов в день

Моя ставка 4000 грн / 3 дня — за первый этап: аудит, локализация проблемы и, если архитектура позволяет, запуск рабочего прототипа. Если после аудита будет целесообразнее собрать систему заново, дам отдельную оценку по полному MVP.

Нюансы можем обсудить в личных сообщениях. Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 3 дня

Здравствуйте! RAG-системы (LLM строго на основе документов, без выдумок) — моя специализация.

Начнем с аудита, как вы и предлагаете. Симптом «данные из базы не доходят до модели» — это почти всегда одна из типичных RAG-ошибок: embeddings не подтягиваются в промпт, пустая выдача векторного поиска, неправильный чанкинг документов или контекст не передается в API-вызов. За 1–2 дня найду причину и дам аргументированную рекомендацию: фиксить существующее или пересобрать (с обоснованием).

Далее — рабочая система:
• Загрузка всей документации через интерфейс (обновление базы без разработчика)
• Строгий RAG: ответ только из документов, «нет в базе — честно говорит»
• Веб-доступ по ссылке с авторизацией
• Сценарии: вопросы о компании / вставил вопрос клиента → готовый ответ / поиск регламента
• История запросов для контроля качества
• Архитектура под будущее подключение к аналитическому хранилищу

Стек: Python (FastAPI), Claude/OpenAI API, RAG-пайплайн с векторной БД (pgvector) + embeddings, PostgreSQL, веб-UI, HTTPS, хостинг на вашем сервере или в облаке.

По LLM: для QA по документам рекомендую экономные модели (Claude Haiku / GPT-4o-mini) — качество для этой задачи отличное, а токены в разы дешевле.

Примеры RAG-решений и живое демо покажу в личных. Вопрос: какой приблизительный объем документации (страниц/файлов) и сколько менеджеров будут пользоваться?
https://horizonbyte-hub.vercel.app/uk Развернуть

Бюджет: 4000 UAH Срок: 10 дней

Нужно починить (или пересобрать) RAG-ассистента, который точно отвечает на вопросы менеджеров только на основе документов компании.

Первый шаг — аудит существующего кода: смотрю, где рвется цепочка между векторной базой и LLM-вызовом (чаще всего это либо неправильно сформированный контекст в промпте, либо embeddings не индексируются). Если прототип действительно сломан глубже — пересобираю на LangChain + pgvector или Chroma, embeddings через OpenAI text-embedding-3-small, LLM через GPT-4o-mini (дешевле чем Claude Sonnet при том же уровне для FAQ-сценариев). Веб-интерфейс на FastAPI + минимальный React: авторизация по токену, загрузка файлов через UI, логирование запросов в PostgreSQL. Архитектура сразу с абстракцией под будущее подключение аналитического хранилища.

Ориентировочная ежемесячная стоимость: хостинг ~300-500 UAH, токены при 50 запросах/день ~200-400 UAH.

Какая сейчас векторная база в прототипе и на чем написан бекенд, чтобы я оценил объем аудита до старта?

Бюджет: 4000 UAH Срок: 7 дней

Я исправлю ваш прототип: сначала аудит кода, через день дам точный диагноз и вывод, что выгоднее, ремонт или сборка с нуля. Один нюанс из вашего ТЗ, который легко пропустить: у вас требование английского языка, и когда менеджер вставляет вопросы клиента как есть, а документы написаны на другом языке, обычные embeddings промахиваются при поиске. Поэтому закладываю мультиязычные embeddings и тестирую поиск обоими языками еще до сдачи. Ответы будут строго по найденным фрагментам с названием документа-источника, а если ответа в базе нет, ассистент прямо об этом скажет. Такой подход можно проверить прямо сейчас: найдите в телеграме бота auth_ai_radar_bot, это мой RAG с гибридным поиском, он отвечает только на основе загруженных документов и честно отказывает, когда данных нет. Стек: Python + FastAPI, PostgreSQL с pgvector или Qdrant, Claude API (посчитаю и вариант на OpenAI), веб-интерфейс с авторизацией, история запросов, обновление базы файлами через интерфейс. Ориентировочное ежемесячное владение для отдела продаж: 10-30 долларов на токены плюс 10-20 долларов хостинг, точнее посчитаю под ваш объем документов. Детали обсудим в чате.

Бюджет: 24000 UAH Срок: 7 дней

Здравствуйте! Описание задания составлено очень грамотно. Проблема с тем, что "информация не передается в модель", скорее всего, кроется в логике RAG-пайплайна: некорректный чанкинг (нарезка) документов, заниженный порог косинусного сходства в векторном поиске или сбой на этапе сбора финального контекста для промпта.

Я специализируюсь на разработке надежных веб-приложений и API-интеграций и предлагаю реализовать ваш RAG-сервис как стабильный монолит на фреймворке Laravel 11-13. Это позволит избежать раздувания инфраструктуры (никаких сложных связок сторонних Python-скриптов) и держать весь проект в одном чистом коде.

Технический стек и архитектура:
- Бекенд и ИИ-пайплайн: PHP 8.3-8.4 / Laravel 11-13. Полная логика чанкинга, подготовки контекста и работы с API (OpenAI / Anthropic).
- Векторное хранилище: PostgreSQL + расширение pgvector. Векторы (embeddings) будут храниться прямо в вашей базе данных, что гарантирует максимальную скорость выборки без сторонних сервисов.
- Интерфейс и админка: Filament PHP. Закрывает все ваши требования под ключ: готовые формы авторизации менеджеров, чистый интерфейс чата, история запросов для контроля качества и удобная панель для загрузки новых PDF/Docx документов без привлечения разработчика.

Экономика владения (для отдела из 10 менеджеров):
1. Хостинг: Обычный VPS (например, Hetzner, 4 GB RAM) - ~$10-$15/мес.
2. Токены: Использование gpt-4o-mini или Claude 3.5 Haiku обойдется в ~$10-$20 в месяц при активной работе, поскольку базовые модели сейчас стоят копейки.

Коммерческие условия:
Указанный в заказе бюджет (4 000 грн) может покрыть лишь первичный аудит вашего текущего прототипа и техническую консультацию. Полноценная сборка стабильной RAG-системы, настройка векторного поиска, промпт-инжиниринг против галлюцинаций и деплой стоят дороже.

- Реальная стоимость разработки под ключ: 18 000 - 24 000 грн (в зависимости от объема легаси-кода).
- Срок: 5-7 рабочих дней.

Архитектуру закладывайте так, чтобы в будущем вы могли легко подключить систему к вашему аналитическому хранилищу (BI) через Laravel-сервисы. Готов посмотреть на ваши доступы и текущий код в приватных сообщениях. Развернуть

Бюджет: 27000 UAH Срок: 20 дней

Здравствуйте, Юрий

Мы можем сделать RAG систему под ваш бизнес. Пожалуйста, укажите количество документов и их формат, которые у вас есть.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 3 дня

Добрый день, большой опыт в разработке агентов и работе с документами и RAG индексацией. В профиле есть пару закрытых кейсов. Можем обсудить детальнее, сделаю за несколлько дней

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Добрый день! Понял задачу: ассистент должен отвечать строго по вашей документации (RAG) и не выдумывать, а сейчас прототип не передает данные из базы в модель — скорее всего, обрыв именно на стыке «база → LLM» (контекст не доходит в API-запрос или векторная база пустая/недособрана).

Первый шаг — аудит: подключусь к прототипу и серверу, посмотрю, как устроен пайплайн (откуда и куда идут данные, чем делаются embeddings, как формируется запрос к модели), и скажу честно — чинить существующее или дешевле пересобрать.

Если сборка с нуля: RAG на Claude/OpenAI — векторная база (embeddings по вашей документации) + сервис ответов строго по найденным фрагментам с честным «не знаю», когда ответа в базе нет; веб-доступ по ссылке с авторизацией; история запросов; обновление базы через интерфейс.

Дайте доступ к существующему прототипу и серверу — за полдня локализую, где именно рвется передача в модель.

Что касается цены: 4000 грн реалистично покрывают аудит + доведение прототипа до рабочего состояния. Полный контур (веб-UI с авторизацией, история запросов, самостоятельное обновление базы) — больший объем, так что финальную стоимость назову после аудита, когда будет видно состояние кода. Расчет токенов под ваш объем документации дам отдельно.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Приветствую! Я ознакомился с проектом и готов приступить к работе. Уверен, вы будете довольны результатом.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Рекомендованный стек:
OpenAI или Claude через API, RAG (встраивания + векторная база), FastAPI, PostgreSQL + pgvector или Qdrant.
или Ollama и 100% локальная модель, среди которых большой выбор, в зависимости от инфраструктуры и задач.
Архитектуру сразу сделаю с учетом будущего подключения к вашему хранилищу данных.

Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день

Доброго дня!

Почну з аудиту вашого коду. В перший день можемо обговорити, чи лагодимо наявне або перезбираємо. Можливо, проблема в алгоритмі пошуку інформації. Як альтернатива - мій сервіс momicro.com. Це закриє ваші потреби. АБСОЛЮТНО ВСЕ можна налаштувати, кастомізувати, підключати саме під вас. Усі ці інтеграції — безкоштовно! Адаптую під ваш процес продажів за день.

GitHub: https://github.com/axbuglak

З повагою,
Буглак Олексій

Бюджет: 4000 UAH Срок: 5 дней

Добрый день! Мы имеем опыт в развертывании RAG-систем на базе LLM. Реализуем это через векторную базу данных и интеграцию с Вашей документацией для точных ответов. Настроим пайплайн обработки данных, чтобы менеджеры получали релевантную информацию в реальном времени. Готовы приступить к доработке Вашего прототипа и довести его до стабильного рабочего состояния.

Бюджет: 10000 UAH Срок: 3 дня

Здравствуйте!
У нас есть опыт разработки AI-ассистентов и RAG-систем на базе OpenAI и Claude. Готовы сначала провести аудит текущего решения, найти причину некорректной работы API и восстановить функционал или, если это будет целесообразнее, построить систему с нуля.
Реализуем полноценную базу знаний с RAG, веб-интерфейс с авторизацией, историю запросов, простое обновление документов без разработчика, а также подготовим архитектуру для дальнейшей интеграции с аналитическими данными. Поможем подобрать оптимальную LLM с учетом качества ответов и стоимости использования.
После ознакомления с текущим проектом подготовим детальную оценку сроков, бюджета и ориентировочных ежемесячных расходов на токены и хостинг. Будем рады обсудить детали сотрудничества.

Бюджет: 4500 UAH Срок: 1 день

Здравствуйте!

Я Full-Stack Software Engineer с более чем 7-летним опытом разработки веб-сайтов, SaaS-решений, сложных веб-платформ и MVP для стартапов - от идеи и архитектуры до продакшена и поддержки.

Работаю не только как разработчик, но и с фокусом на бизнес-логику, масштабируемость и долгосрочную поддержку решений. В портфолио указаны примеры реализованных проектов различной сложности.

Технологический стек:
PHP (Laravel, Symfony, Yii2),
Frontend: JavaScript (Vue.js, React.js), HTML5, CSS3,
Базы данных: MySQL, PostgreSQL.

Что касается сроков и стоимости - на этом этапе корректно оценить их без уточнения требований сложно. Для формирования обоснованной оценки обычно нужно понять:
- цели проекта;
- ключевой функционал;
- ожидаемую нагрузку и интеграции;
- приоритеты (быстрый запуск vs масштабирование).

Предлагаю начать с короткого уточнения требований или звонка / переписки - после этого смогу предоставить реалистичную оценку по срокам, бюджету и вариантам реализации.

Буду рад обсудить детали. Развернуть

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: 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: 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: 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.