Highload система

Бюджет: 2500 USD Срок: 21 день

Здравствуйте. Спроектирую и разверну highload-архитектуру backend-а на Python (FastAPI, Celery/Redis, PostgreSQL/VectorDB) с интеграцией мультимодальных моделей (CLIP / Gemini Flash / Qwen-VL) и Telegram/WhatsApp API.

Векторный поиск & LLM: Для поиска по фото и тексту одновременно реализую генерацию единых эмбеддингов с сохранением в Qdrant / Milvus. Это обеспечит выдачу каталога одежного ритейла с откликом субсекундного уровня (

Бюджет: 2500 USD Срок: 45 дней

Возьму первый production-MVP мультимодального поиска: загрузка фото и текста, объединённый поиск, LLM-ранжирование, API и интеграция с мессенджером через персонального ассистента.

Архитектуру разделю на сервис поиска, векторный индекс, очередь обработки и агентский слой — чтобы дальше масштабировать нагрузку без переделки ядра.

Срок: 45 дней. Стоимость первого этапа: $2 500.

Каталог одежды и размеченные данные уже доступны через API или выгрузку?

Бюджет: 2500 USD Срок: 60 дней

Добрый день.
Реализую высоконагруженный backend на NestJS с интеграцией LLM и мультимодального поиска по фото и тексту, а также подключением персонального AI-ассистента к мессенджерам. Для работы с несколькими AI-моделями предлагаю использовать OpenRouter.ai, что позволит легко переключаться между моделями и масштабировать систему без привязки к одному провайдеру.
Готов обсудить детали и приступить к работе. Буду рад сотрудничеству.

Бюджет: 2500 USD Срок: 30 дней

Здравствуйте.

Я NodeJS разработчик. Готов взяться. Пишите, обсудим.

Бюджет: 2400 USD Срок: 14 дней

Добрый день, более 5 лет в разработке, сложные highload-сервисы с AI на SaaS - это именно мое.

Свой проект Throngwatch сделал самостоятельно: это SaaS-аналитика с AI-отчетами для Discord, полный стек от архитектуры до запуска.

Можем стартовать с MVP: мультимодальный поиск одежды (фото+текст), интеграция LLM, личный агент-ассистент в мессенджере, продуманный бекенд для высокого нагрузки. Весь стек - с нуля, Node.js/React, деплой под трафик. На базовую версию ориентировочно 2-3 недели; точная стоимость после нескольких уточнений или в личных.

Какие мессенджеры в приоритете для интеграции? Нужен ли отдельный кабинет администратора для управления и аналитики?

Жду сообщения в личных!

Бюджет: 2500 USD Срок: 14 дней

Бюджет 2500 USD я бы закладывал на первый инженерный этап - архитектура, техническая модель, прототип мультимодального поиска и оценка production-версии. Полная highload-система с LLM, поиском по фото и тексту, агентом в мессенджерах, очередями, векторной базой, мониторингом и нормальной безопасностью будет отдельным этапом и, скорее всего, заметно выше по бюджету.

По реализации я бы шел не от красивого демо, а от качества поиска и стоимости запроса. Сначала проверяем пайплайн - фото товара, текстовый запрос, эмбеддинги, ранжирование, фильтры, ответы агента, лимиты и сценарии в мессенджерах. Потом уже упаковываем это в стабильную архитектуру с очередями, кешем, логированием, админкой и метриками качества. Иначе можно быстро получить дорогую игрушку, которая ищет по вдохновению и счет за модель тоже с характером =/

Вопросы для точной оценки
> какой каталог одежды планируется на старте - количество товаров, фото, атрибуты, частота обновления
> мессенджеры нужны какие именно - Telegram, Viber, WhatsApp, Instagram, Facebook Messenger или другой набор

Похожие кейсы Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI и автоматизация процессов с агентной логикой
> https://business.ingello.com/fractal - сложная AI-архитектура и системная автоматизация
> https://business.ingello.com/carveli - e-commerce логика, каталог и продуктовая система

Главный профиль под FLH
> https://systems-fl.ingello.com Развернуть

Бюджет: 2500 USD Срок: 7 дней

Здравствуйте, я недавно делал похожий сервис с поиском и Telegram-агентом: расширенный поиск с фильтрацией, интеграция Telegram API, ролевой доступ, уведомления и админка. Мультимодальный сценарий, когда запрос идет текстом и картинкой вместе, ложится на LLM-слой сверху этого поиска.

Если ассортимент большой и растет, стоит сразу закладывать векторный индекс по фото и тексту, это держит время ответа поиска стабильным под нагрузкой.

Сколько позиций в каталоге на старте и какой ожидаемый поток запросов в пик? И откуда берутся изображения товаров, это собственная база или парсинг внешних источников?

Предлагаю связаться, заодно накидаю схему решения под мультимодальный поиск и агента в мессенджерах, с раскладкой на LLM и highload-часть.

Бюджет: 2500 USD Срок: 30 дней

Доброго дня!

Я могу разработать такой highload-сервис, который по фото и тексту будет находить одежду в каталоге работая как персональный агент прямо в тг или любом другом мессенджере.

Само ядро — поиск по фото — я уже собирал: Telegram-бот с CLIP visual search по каталогу товаров (фото на входе → похожие позиции из каталога).

Что ещё из этого закрываю:
- Highload — архитектурил production-систему на 2.5М заказов / 14К+ активных юзеров в месяц с real-time (таксометр и активный заказ);

отдельно поднимал ML-модели на GPU-инфре (VastAI, Kaggle, multi-GPU) как сервисы.

- Мультимодальность/CV — оркестрировал 6 foundation-моделей (CLIP, SAM, Florence-2, Grounding DINO, Flux) на fashion-изображениях, не только базовый CLIP-лукап.

- Агент + LLM — мульти-агентные системы с нуля, оркестрация Claude/Mistral/Qwen/GPT-OSS; отдельно LLM-пайплайн на маркетплейсе одежды.

Пара вопросов, чтобы оценить предметно:
- Масштаб — размер каталога и запросов/сек в пике?
- Фото и текст ранжируются совместно (гибрид), или фото → кандидаты → текст?
- Какие мессенджеры, и каталог ваш или внешний?

Система крупная, поэтому считал бы поэтапно; точную вилку — после обсуждения всех деталей.

Работаю через Бизнес Сейф. Развернуть

Бюджет: 2500 USD Срок: 30 дней

Изучил задачу: мультимодальный поиск по фото и тексту одновременно, интеграция в мессенджеры, LLM-агент. Это интересная и нетривиальная система, где важно правильно организовать пайплайн от входящего запроса пользователя до ответа агента.

У меня около 3.5 лет коммерческого опыта в fullstack-разработке, работал в том числе над B2B e-commerce и продуктами с высокими требованиями к архитектуре. Стек: TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Vue/Nuxt, React/Next.js. Понимаю, как строить модульные системы с DI, где компоненты (векторный поиск, LLM-оркестрация, адаптеры мессенджеров) не переплетаются между собой и легко масштабируются.

По highload-части: критично правильно выстроить очереди задач и кэширование между embedding-моделью и основным LLM, чтобы под нагрузкой не было узких мест. По интеграции в мессенджеры: лучше проектировать через единый адаптерный слой, тогда добавление нового мессенджера не ломает логику агента.

Готов обсудить детали архитектуры и scope работ.

Бюджет: 3000 USD Срок: 30 дней

Приветствую! Буду разрабатывать highload-систему с LLM для мультимодального поиска одежды: фото + текст, с интеграцией в мессенджеры через персонального ассистента-бота. Имею опыт высоконагруженных решений с AI-интеграцией и работой с мессенджерами.

Какую LLM-платформу планируете использовать для распознавания и семантического поиска по фото одежды?

Бюджет: 2500 USD Срок: 27 дней

Здравствуйте, готов разработать highload-систему для мультимодального поиска одежды по фото и текстовому запросу с интеграцией LLM и персонального агента в мессенджерах.
Есть релевантный опыт в Python backend, AI/LLM-интеграциях, API, очередях, базах данных и построении сервисов с учетом нагрузки.
Реализацию вижу через Python/FastAPI для backend, отдельный слой для обработки изображений и текстовых запросов, очередь задач, кеширование и API для подключения мессенджеров.
Сначала зафиксирую архитектуру, сценарии поиска и требования к нагрузке, затем соберу MVP с дальнейшей оптимизацией по скорости, стабильности и стоимости запросов к моделям.
Для FastAPI/Python backend делал backend для проекта: https://zem.center/
git: github.com/onyx144

Бюджет: 2500 USD Срок: 3 дня

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

Бюджет: 2500 USD Срок: 7 дней

Доброго дня, Nick!

У мене є досвід у розробці високонагружених систем та інтеграції з AI. Це дозволяє створювати ефективні рішення для мультимодального пошуку, що відповідають потребам сучасного ринку.

Розумію, що ви працюєте над створенням онлайн сервісу для пошуку одягу, що поєднує текстові запити та зображення. Це вимагає глибокого аналізу цільової аудиторії та технологій, щоб забезпечити високий рівень зручності для користувачів.

Для формування детальної стратегії пропоную наступні кроки:
1. Ознайомитися з технічними вимогами та архітектурою вашої системи.
2. Визначити ключові функції, які потрібно реалізувати для інтеграції з мессенджерами.
3. Провести аналіз конкурентів та ринку, щоб зрозуміти, які рішення вже існують.

Попередня вартість моїх послуг стартує від 400$ на місяць. Залежно від складності задач, терміни реалізації можуть варіюватися від 2 до 8 місяців.

У моєму профілі ви можете ознайомитися з прикладами реалізованих проектів: Freelancehunt

Пропоную обговорити ваш проект в приватних повідомленнях, щоб детальніше розглянути цілі та плани по розробці. Развернуть

Бюджет: 2500 USD Срок: 30 дней

Здравствуйте! То, что описано — это на самом деле три больших задачи сразу: highload-инфраструктура, мультимодальный поиск (фото+текст одновременно) и агент-ассистент в мессенджере. За $2500 это не поднять целиком — и если честно, "highload" вообще рано обсуждать, пока нет реальной нагрузки, это не то, с чего стоит начинать.

Что предлагаю по факту: MVP на существующей мультимодальной модели (эмбеддинги по фото и тексту, векторный поиск по вашему каталогу) плюс Telegram-бот сверху с LLM для понимания запроса — без обучения своей модели и без highload-архитектуры, которая пока не нужна. Похожую связку (гибридный поиск, эмбеддинги, векторная база) я уже писал руками в своём проекте.

Скажите, какой у вас каталог — сколько товаров, есть ли уже фото и описания в структурированном виде — и скажу конкретную цену и срок по первому этапу.

Бюджет: 2500 USD Срок: 10 дней

Здравствуйте!

Посмотрел описание проекта. Уже есть понимание, как это можно реализовать.

Я бы строил систему через мультимодальные эмбеддинги, чтобы одновременно учитывать фото и текст, а поиск работал быстро даже при большом каталоге. LLM использовал бы как интеллектуального ассистента в мессенджерах, а сам поиск вынес в отдельный сервис, чтобы его можно было масштабировать независимо.

Перед разработкой предложу архитектуру, чтобы сразу заложить нормальную производительность и избежать проблем при росте нагрузки.

Если уже есть предпочтения по стеку или какие-то готовые наработки — могу подстроиться. Если нет, помогу подобрать оптимальное решение.

Буду рад обсудить детали проекта. Развернуть

Бюджет: 2500 USD Срок: 14 дней

у нас уже есть практически готовое похожее решение по ии-агентам и поисковым системам, его можно быстро адаптировать под одежду и мессенджеры
предлагаю обсудить детали здесь, я на связи ))

по срокам - за 10-14 дней можно сделать рабочий технический прототип
в него я бы заложил мультимодальный поиск по фото и тексту, векторный поиск, базовую витрину товаров, персонального агента и интеграцию с первым мессенджером

по архитектуре я бы разделил систему на ingestion товаров, обработку изображений, эмбеддинги, поиск, LLM слой агента, очередь задач и админскую часть для контроля качества выдачи
так потом будет проще масштабировать нагрузку и не переписывать все с нуля

нужно уточнить 2 момента
- какой каталог товаров и сколько позиций ожидается на старте
- какие мессенджеры нужны первыми - Telegram, Viber, Instagram, WhatsApp или другой канал

похожие кейсы
- https://business.ingello.com/vorfahr - AI и автоматизация бизнес-процессов
- https://business.ingello.com/fractal - агентная архитектура и сложные сценарии
- https://business.ingello.com/prime-eva - e-commerce и системная работа с товарными данными

наш профиль по таким системам - https://systems-fl.ingello.com Развернуть

Бюджет: 2500 USD Срок: 3 дня

Мультимодальный поиск это связка модели типа CLIP для эмбеддингов фото и текста и векторной базы Qdrant, которая под нагрузкой быстро находит похожие товары.

Сделаю индексацию каталога одежды, обработку запроса фото и текст одновременно, очереди и кэш для highload, и агента на LLM для диалога в мессенджере с уточнением размера и цвета. Прототип поиска будет готов за 3 дня.

Подскажите, какой мессенджер первый и есть ли уже каталог товаров с фото?

Бюджет: 2500 USD Срок: 14 дней

Привет! В мультимодальном поиске критически важно правильно настроить кэширование векторных эмбеддингов, чтобы LLM не перегружала GPU при каждом запросе одежды. Я создавал подобные распределенные системы.

Какую базу данных планируете для векторного поиска (например, Pinecone или Milvus)?

Давайте спишемся, предложу архитектурный план оптимизации нагрузки.