ИИ-агент технолога спортивного питания

Бюджет: 25000 USD Срок: 30 дней

Смотрите, тут нюанс - оценивать весь продукт одним числом рано, потому я бы предложил первый этап за 220000 грн и 30 рабочих дней. В него закладываю архитектуру, прототип агента, базу правил по 2-3 рынкам, проверку готового состава, генерацию версии рецептуры и базовую документацию для технолога. Полная промышленная версия с расширенной базой стран, журналом изменений, ролями, источниками и админкой будет считаться отдельно после проектирования.

КОманда Ingello делала похожие ИИ-системы и корпоративные платформы. Тут важно не просто подключить модель, а сделать регулятрную базу, проверяемые источники, валидацию дозировок и режим, где живой технолог остается последним решением. Иначе агент будет звучать уверенно, но ошибаться там, где цена ошибки неприятная =)

> https://business.ingello.com/fractal - похож по части ИИ-агентов, пошаговой логики и проверки решений
> https://business.ingello.com/vorfahr - близко по автоматизации сложного домена и продуктовой логике
> https://business.ingello.com/lita - косвенно близко по медицинским ИТ и аккуратной работе с данными

Уточню 2 вещи - какие рынки нужны в первой версии - Европейский союз целиком, США, Канада, Британия - и какие источники норм считать приоритетными?
Нужно ли хранить историю версий рецептур, роли технолога и руководителя, экспорт этикетки в PDF или достаточно отчета в кабинете?

Главная страница Ingello Systems для биржи - https://systems-fl.ingello.com Развернуть

Бюджет: 19000 USD Срок: 10 дней

Здравствуйте. Соберу программного агента, который генерирует рецептуры спортпита под заданный тип продукта и страну, проверяет состав на соответствие местным нормам и пересчитывает дозировки при выходе на новый рынок. Нормативку по странам подключу как базу знаний, чтобы один и тот же продукт корректно адаптировался под ЕС и США с учётом запрещённых и ограниченных ингредиентов. Начну с рабочего MVP на двух рынках, чтобы вы оценили качество, дальше расширим список стран и продуктов. Ориентировочно 19000 рублей и 10 рабочих дней за MVP, точную оценку дам после уточнения списка стран и источников нормативки. Готов приступить сразу.

Бюджет: 5000 USD Срок: 35 дней

Здравствуйте! Меня зовут Олег, я проектный менеджер автоматизации компании Business Atlas. Ваша задача — это крутой масштабный кейс на стыке FoodTech, ИИ и международного комплаенса. У нас большой опыт в построении сложных экспертных систем с базами знаний для рынков Украины, США и Европы (реализовано более 50 успешных проектов). Мы строим архитектуру решений на базе Low-code инструментов (Make, n8n) и CRM, что гарантирует гибкость, высокую скорость запуска и стабильность без переплат за тяжелый индивидуальный код. Вот какое решение мы реализуем для вашего ТЗ: • ИИ-Технолог с базой знаний (RAG-система): Мы подключим Claude/GPT через воркфлоу в Make/n8n к структурированной базе данных законодательства разных стран (FDA, регламенты ЕС и т.д.). ИИ автоматически будет сканировать лимиты дозировок и разрешенные списки веществ во время генерации рецептуры «с нуля» или проверки готового состава. • Адаптация под новые рынки: Система сможет в один клик взять существующую рецептуру (например, для США), сравнить ее с нормами ЕС, подсветить запрещенные компоненты или превышение дозировок и предложить безопасные альтернативы на основе научных данных. • Генерация документации и этикеток: Агент автоматически будет рассчитывать КБЖУ, формировать корректный текст для маркировки и генерировать базовые технические спецификации для производства. • Контроль специалиста (Human-in-the-loop): Проектируем систему так, чтобы ИИ выдавал именно черновик проекта рецептуры с детальным обоснованием, который ваш живой технолог сможет легко проверить, скорректировать и утвердить в едином удобном интерфейсе (на базе Airtable или дашборда). Напишите мне в личные сообщения — обсудим, какие именно рынки и типы продуктов (протеины, предтренировочные) сейчас в приоритете, и я предложу архитектуру для быстрого старта!

Бюджет: 1500 USD Срок: 7 дней

Златослава, проект с учетом норм ЕС/США — это как раз задача, где критичны логика, данные и проверяемые правила. Могу помочь собрать архитектуру ИИ-агента: создание рецептуры с нуля, проверка состава по стране, адаптация под рынок, ограничения по ингредиентам и дозировкам, а также формирование данных для этикетки и базовой документации. У меня 7 лет в разработке веб-сервисов и приложений, умею строить сложные системы и работать с командой. Давайте обсудим детали.

Бюджет: 1500 USD Срок: 7 дней

Добрый день, Zlatoslava!

Изучив отзывы других специалистов, хочу предложить помощь в вашем проекте.

Я пока воздержусь от предложений, так как важно понять конечные цели создания вашего ИИ-агента. Чтобы предложить оптимальный вариант сотрудничества, уточните, пожалуйста:

- Сроки запуска проекта: быстрое создание MVP или есть запас времени?
- Готово ли техническое задание или есть видение будущего агента?
- Объем и категории продуктов, которые агент должен охватить?
- Нужна ли разработка на конкретной платформе или можно предложить решение?

На стоимость и сроки разработки влияют:

1. Интеграция с законодательными базами данных.
2. Сложность алгоритмов для адаптации рецептур.
3. Наличие или отсутствие технического задания.
4. Требования к интерфейсу.
5. Поддержка различных типов продуктов.

На начальном этапе важно сформировать итоговое видение ИИ-агента. Это позволит понять, какие технологии и функции могут быть полезны, и как сделать продукт лучше. Такой подход обеспечит соответствие законодательным требованиям и удобство использования.

Ваш проект требует глубокого знания в области спортивного питания и законодательства. Мой опыт в AI и веб-программировании поможет создать решение, учитывающее все нюансы.

Следующий шаг - обсудить проект подробнее. Давайте зафиксируем детали в переписке или на встрече. Развернуть

Бюджет: 250 USD Срок: 8 дней

Здравствуйте. Меня зовут Владимир.

Я опытный разработчик с 8-летним стажем в создании веб-сайтов «под ключ», мобильных приложений и сложных веб-систем.

Специализируюсь на разработке современных, адаптивных и высокопроизводительных решений. За 8 лет практики я сформировал глубокий технический стек:

Frontend и интерфейсы: HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, React.js, Next.js, Vite, Tailwind CSS, Bootstrap и Elementor.

Мобильная разработка: React Native и Flutter.

Backend и API: Node.js, PHP, Python, Laravel, REST API и GraphQL.

Базы данных и кэширование: MySQL, MariaDB, PostgreSQL, MongoDB и Redis.

Инфраструктура и инструменты: Git, Docker, Nginx, Apache, Composer и Linux (Terminal).

Я эффективно анализирую требования клиентов, предлагаю оптимальные архитектурные решения и строго соблюдаю сроки. Кроме разработки, владею навыками в дизайне, технической SEO-оптимизации и поддержке проектов. Развернуть

Бюджет: 600 USD Срок: 8 дней

Здравствуйте! Понял задачу: AI-агент, который генерирует и проверяет рецептуры спортпита под нормы конкретной страны (EU/US и др.), а финальное слово остаётся за вашим технологом.

Сразу о главном — от этого зависит вся точность: в регулируемой теме ценность не в коде агента (AI-агенты и RAG — наша обычная работа), а в структурированной базе нормативки: ингредиент → страна → лимит дозировки → источник (FDA/EFSA/WADA) → дата актуальности. Нормы нельзя «зашивать» в модель — она устареет и начнёт выдумывать лимиты, а в этой сфере это недопустимо. Поэтому регуляторика живёт отдельно (БД), а агент перед каждой рецептурой сверяется с ней и помечает: одобрено / ограничено / запрещено — с обоснованием по каждому ингредиенту.

Как построю:
• LLM (Claude) + RAG над структурированной базой норм (PostgreSQL + pgvector).
• Агент-генератор — черновик рецептуры под тип продукта и рынок; агент-проверка — прогоняет состав через базу, флагует конфликты, считает дозировки по научным данным.
• На выходе — проект рецептуры + состав для этикетки + флаги; решение принимает ваш технолог (человек в петле — правильный подход, так и заложу).
• Старт — MVP на 1-2 рынка (EU/US), дальше тем же механизмом масштабируем на новые страны.

Ключевой вопрос, от которого зависят объём и точная цена: нормативные данные (ингредиенты/лимиты по странам, научные дозировки) предоставляете вы (готовый источник/структура) — или их сбор и структурирование тоже входит в задачу? Если даёте — MVP быстрее; если на нас — это отдельный этап, оценю по объёму.

Стоимость: MVP (агент + RAG + проверка по предоставленной базе, 1-2 рынка, человек в финале) — $600, срок 8-10 дней. Сбор/структурирование регуляторики — отдельным этапом по объёму.

Примеры наших AI-агентов и автоматизаций: https://guardlabs.online/files/ai-portfolio.html Развернуть

Бюджет: 200 USD Срок: 1 день

Здравствуйте!

Мы можем сделать вам ИИ-решение для разработки и проверки рецептур под разные рынки.

1. Какие страны и категории продуктов нужно учитывать в первую очередь?
2. Нужна ли проверка уже готовых рецептур или разработка с нуля?

—
О нас

Мы dZENcode – IT-компания полного цикла разработки: от дизайна и программирования до интеграций и пострелизной поддержки цифровых решений.
Мы создаём проекты с нуля, а также подключаемся к уже существующим решениям, которым нужны доработка, развитие или техническая поддержка.

Подробную информацию о наших услугах и ставках вы найдёте на официальном сайте: Freelancehunt

Посмотрите – после этого сможем обсудить детали и согласовать следующий шаг.

⚠️ После уточнения всех деталей мы определим объём работ, подходящий формат сотрудничества: позадачно, аутсорсинг или аутстаффинг – и финальную стоимость.

С нами проекты гарантированно доходят до релиза:
• 10+ лет оказываем IT-услуги;
• 90+ штатных специалистов;
• 250+ публичных отзывов с 2015 года;
• Поддерживаем продукты по SLA после запуска;
• Работаем по NDA и договору с компанией! Развернуть

Бюджет: 4500 USD Срок: 5 дней

Добрый день! Сделаем такого агента под ключ — мы как раз специализируемся на LLM-агентах и ботах для бизнеса, похожие рабочие решения уже есть в портфолио.

Как я это вижу: агент на базе LLM принимает тип продукта и целевую страну и возвращает черновик рецептуры — с дозировками, перечнем запрещенных или ограниченных ингредиентов и составом для этикетки. Логику «другие нормы — другой состав» закладываем через структурированную нормативную справку, которую агент сверяет перед ответом. То, что финал остается за вашим специалистом, вынесем прямо в интерфейс.

Стек — Python + LLM, интерфейс на выбор: Telegram-бот или веб-чат. Стартую рекомендую как MVP на 1-2 рынка (например, ЕС и США), далее тем же механизмом дорабатываем новые страны.

Одно вопрос по сути, чтобы посчитать точно: нормативную базу по странам даете вы (справочные документы, лимиты), или агент должен сам собирать ее из открытых источников? От этого сильно зависит объем работы.

Ориентировочно MVP — 4-5 дней. Беру по стартовой цене: набираю первые отзывы на площадке, поэтому делаю выгодно. Могу скинуть в чат живые демо-боты, чтобы вы сразу увидели уровень.

Бюджет: 900 USD Срок: 30 дней

Добрый день, Златослава! Интересный проект, с радостью возьмусь за его реализацию.

Бюджет: 250 USD Срок: 15 дней

Привет! Меня зовут Никита. Я занимаюсь внедрением AI-решений в платную рекламу и автоматизацией маркетинговых процессов более 2 лет, работаю с Google Ads, Meta Ads и TikTok Ads. ✅Что вы получаете в работе со мной: — AI-усиленную рекламную стратегию вместо хаотичных запусков — автоматизацию аналитики и контроль экономики проекта — системное масштабирование на основе данных и AI-инструментов 📈Работаю с проектами различного масштаба и использую AI для более быстрого анализа результатов, поиска точек роста и оптимизации рекламных процессов без лишних затрат. Готов обсудить ваши задачи и предложить практический план внедрения AI в рекламу вашего проекта.

Бюджет: 100 USD Срок: 3 дня

Привет, Златослава! Такое уже строил — если просто подключить GPT без базы, он выдаст красивую рецептуру, но дозировку придумает. Нужна отдельная база, где лежат реальные нормы по каждой стране — агент проверяет по ней каждый ингредиент, и технолог на выходе видит не просто рецепт, а сразу где что нарушает и почему.

Вот пример агента, который я строил: huggingface.co/spaces/BlankD1/research-agent

$100 / 3 дня — агент на LangGraph, нормативы для 3–5 рынков, интерфейс для теста.

Бюджет: 25000 USD Срок: 45 дней

у меня уже есть практически готовое похожее решение для ии-агента с базой знаний, проверками по правилам и формированием документов - его можно быстро адаптировать под спортивное питание и запустить первый рабочий прототип

по срокам я бы закладывал 4-6 недель на первый рабочий вариант
по бюджету - от 180000 грн за прототип с 2-3 рынками, базой ингредиентов, проверкой ограничений, генерацией рецептуры и черновиком документов
точнее оценю после уточнения источников нормативной базы и глубины расчетов

МОжно не усложнять на старте - собрать ядро агента вокруг проверяемой базы знаний, где каждая рекомендация привязана к источнику, стране, лимиту дозировки и статусу ингредиента
дальше добавить сценарии - создать рецепт с нуля, проверить состав, адаптировать под новый рынок, подготовить текст для этикетки и базовую документацию
живой технолог остается финальным арбитром, а агент дает проект решения и объясняет логику - в такой теме это важно, потому что цена ошибки выше цены красивой кнопки =)

вопросы по задаче
- какие рынки нужны в первой версии - ЕС, США, Украина, Великобритания или другие
- нормативные источники уже собраны или их нужно собрать и структурировать с нашей стороны

релевантные примеры
- https://business.ingello.com/vorfahr - ии и автоматизация сложной экспертной логики
- https://business.ingello.com/fractal - агентные процессы и работа с многошаговыми решениями
- https://business.ingello.com/lita - healthtech-подход, где важны проверки, роли и ответственность специалиста

наш фриланс-лендинг - https://systems-fl.ingello.com

на связи... можем обсудить первый этап прямо тут и быстро прйти к понятному плану запуска Развернуть

Бюджет: 160 USD Срок: 2 дня

Здравствуйте, Златослава!

Задача понятна — и конкуренты правы в одном:
главная сложность не сам агент, а нормативная
база. Если агент будет "додумывать" лимиты FDA
или EFSA из общих знаний модели — он начнёт
выдавать неверные дозировки. В регулируемой
сфере это недопустимо.

Работаю с Claude API ежедневно в продакшн
(aiscreener.best, @ai_cryptoanalyze_bot).
Именно Claude лучше всего держит сложные
инструкции и не "галлюцинирует" вне базы.

Архитектура:

1. Нормативная база (PostgreSQL)
ингредиент → страна → лимит дозировки
→ источник (FDA/EFSA/WADA) → дата актуальности
Это живёт отдельно от модели — обновляется
без переписывания кода.

2. RAG + Claude
Агент сверяется с базой перед каждой
рецептурой. На выходе черновик с флагами:
✅ одобрено / ⚠️ ограничено / ❌ запрещено
— с обоснованием по каждому ингредиенту.

3. Два агента
— Генератор: создаёт рецептуру с нуля
под тип продукта и страну
— Валидатор: проверяет готовый состав

4. Интерфейс для технолога
Веб-чат (Next.js) или Telegram — на выбор.
История рецептур, экспорт в PDF.

MVP: 2 рынка (EU + USA), 14 дней.
Дальше тем же механизмом — новые страны.

Ключевой вопрос: нормативная база
(ингредиенты, лимиты по странам) у вас
уже есть в каком-то виде — или её сбор
и структурирование тоже входит в задачу? Развернуть

Бюджет: 330 USD Срок: 7 дней

Здравствуйте! Очень интересный проект - я с радостью готов взяться за его реализацию.

У меня есть коммерческий опыт разработки умных AI-агентов, которые работают со специфическими базами знаний и строго регламентированной логикой. В частности, я создавал AI-решения для компании по утеплению, где агент должен был четко оперировать техническими характеристиками материалов, строительными нормами и сложными расчетами под конкретные запросы.

Бюджет: 530 USD Срок: 14 дней

Можно сделать на Next.js + backend (Node.js) с RAG-архитектурой и базой норм (ЕС/США/другие страны), где агент будет генерировать рецептуры, проверять ограничения по ингредиентам и адаптировать формулы под рынок. Но да — финальная валидация всё равно остаётся за технологом, как и указано в ТЗ.

Бюджет: 60 USD Срок: 3 дня

Приветствую! Задача по созданию ИИ-технолога очень интересная и актуальная. Имею опыт работы с Python и интеграцией AI-моделей через API, умею настраивать системную логику (System Prompts) и парсить структурированные данные.

Предлагаю реализовать MVP-версию этого агента на базе связки Python + OpenAI API / Anthropic API.

Как я предлагаю это сделать:

Создадим структурированную базу ограничений (в формате JSON или текстовых инструкций) по ключевым рынкам (США, ЕС).

Настроим промпт-инжиниринг так, чтобы ИИ строго следовал лимитам дозировок и выдавал рецептуру, расчет доз и базовый текст для этикетки без «отсебятины».

Обернем это в удобный интерфейс (например, Telegram-бот или аккуратное десктопное приложение), чтобы технолог мог в пару кликов менять параметры.

В стоимость входит базовая настройка логики агента и тестирование на 2-3 тестовых сценариях продуктов.

Как только утвердите мою ставку, сразу поделюсь своим юзернеймом в Telegram — обсудим, в каком формате вам будет удобнее всего получать готовый проект рецептуры (текст, таблицы или PDF-отчет) и какие исходные данные у вас уже есть. Буду рад поработать над такой инновационной задачей! Развернуть

Бюджет: 300 USD Срок: 10 дней

Здравствуйте, Златослава! Строю именно таких AI-агентов под конкретный бизнес — у меня своя AI-платформа (Mercon), где агент работает строго по базе данных, без выдумок.

Под вашу задачу:
— агент-технолог, который подбирает рецептуры (протеины, батончики, предтреники, изотоники) по вашим ингредиентам и ограничениям;
— законодательство разных стран — как отдельная база правил: агент проверяет рецепт на соответствие и подсвечивает, что нельзя;
— ответы со ссылкой на источник (норма/ингредиент), чтобы технолог мог доверять и проверить.

Ключевое — чтобы агент не «галлюцинировал» по составам и нормам: это решается через RAG + продуманный prompt engineering, чем занимаюсь ежедневно.

Предлагаю короткий созвон — уточню источники данных по нормам и формат рецептур.
Матвий Развернуть

Бюджет: 250 USD Срок: 21 день

Привет! Проект очень интересный — AI-агент для технолога спортивного питания с нормативной базой знаний требует продуманной архитектуры, а не просто интеграции LLM.

У меня 3.5 года коммерческого опыта в fullstack-разработке (TypeScript, Vue/Nuxt, Next.js, NestJS, PostgreSQL). Работал над продуктами с RAG-поиском, версионированными базами знаний и структурированными данными. Понимаю важность разделения нормативных данных и кода приложения — чтобы обновления законодательства не требовали пересборки системы.

Предлагаю реализовать: RAG-слой для поиска по нормативным документам, базу ингредиентов с лимитами дозировок, аудит-лог решений агента и административную панель для управления данными. Готов обсудить детали и приступить в ближайшее время.

Бюджет: 200 USD Срок: 3 дня

Интересная задача, делал похожие вещи в связке с RAG и базой нормативных документов. Вижу это так: на бэке хранится структурированная база ингредиентов с их свойствами и разрешёнными дозировками по юрисдикциям, агент при составлении рецептуры автоматически валидирует состав под нужную страну и флагует конфликты. Вопрос: законодательные ограничения планируете загружать вручную и обновлять самостоятельно, или нужна интеграция с каким-то источником для актуализации? Готов обсудить детали и подход к MVP.

Бюджет: 500 USD Срок: 10 дней

Добрый день.
Наша команда имеет многолетний опыт в разработке ERP, CRM, CMS и специализированного программного обеспечения для бизнеса. Мы создаем эффективные цифровые решения, которые помогают автоматизировать процессы, повышать продуктивность и масштабировать компании.

Работаем с современными технологиями — от ботов и скриптов до AI-агентов и аналитических систем. Разрабатываем сайты различной сложности. В нашем портфолио — реализованные ERP-решения для гостиничного бизнеса, а также для компаний, занимающихся импортом и продажей товаров, а также собственный продукт XFitness — ERP-система, созданная специально для фитнес-клубов.

Готовы реализовать ваш проект и предложить лучшее решение именно для ваших потребностей.
Наше портфолио: Freelancehunt

Мы специализируемся в таких сферах:
-Разработка ERP Систем
-Разработка CRM Систем
-Разработка Веб-Сайтов любой сложности
-Разработка CMS Систем
-Поддержка Веб-Сайтов
-Разработка OpenCart
-Поддержка OpenCart
-Модификация OpenCart
-Доработка OpenCart
-Разработка WordPress
-Поддержка WordPress
-Модификация WordPress
-Доработка WordPress
-Разработка ECommerce
-Поддержка ECommerce
-Модификация ECommerce
-Доработка ECommerce
-Разработка Веб-Приложений
-Поддержка 1С Серверов
-Поддержка Веб-Серверов
-Разработка мобильных приложений
- Парсинг данных
-Разработка ботов
-Разработка AI-агентов

и на таких технологиях:
- Python
-PHP
-Laravel
-Symfony
-Yii2
-JS
-NodeJS
-jQuery
-TypeScript
-MySQL
-HTML
-CSS
-Vue
-Nuxt.js
-React
-React Native
-C++ Развернуть

Бюджет: 4000 USD Срок: 28 дней

Привет. Задача крутая, но обычная LLM тут из коробки не справится — она начнет галлюцинировать дозировками и законами, а в производстве спортивного питания это критично.

Тут нужен гибрид: ИИ выступает как генератор, а жесткий бэкенд на Laravel всё перепроверяет по формулам. Регламенты стран (FDA, EFSA) загоним в векторное хранилище pgvector прямо внутри базы PostgreSQL.

На уровне кода сделаем двух агентов: первый набрасывает рецепт под ТЗ, второй (комплаенс) автоматически сверяет CAS-номера с базой ограничений и выдает предупреждения, если превышен лимит. Управлять процессом и править составы живой технолог будет через удобную админку на Filament v5.

Чтобы вы не рисковали бюджетом, предлагаю сделать поэтапно:

1. MVP (2 недели, $2000) — архитектура БД, интеграция с API модели (Claude/Gemini), логика циклической проверки "технолог-юрист" на бэкенде под одну пилотную страну и админка. Получите готовое рабочее ядро для тестов.
2. Продакшн (еще 2 недели, $2000-2500) — автоматический парсинг новых законов из документов, масштабирование на любые страны и генерация спецификаций/этикеток в PDF.

Опыт разработки сложных систем на Laravel большой, логику ИИ настрою детерминировано и без галлюцинаций.

В каком виде у вас сейчас хранятся регламенты и лимиты стран (PDF-файлы, базы данных или ссылки)? Готовы начать с MVP? Развернуть

Бюджет: 500 USD Срок: 14 дней

Я строил аналогичные решения: AI-воркфлоу с условной логикой, динамическим контекстом и структурированными ответами в формате, удобном для верификации специалистом. Подход такой: ядро агента — системный промпт с базой нормативов (ЕС/Регламент 1169/2011 + EFSA, США/DSHEA + FDA, UA/ДСТУ), который активируется в зависимости от выбранного рынка перед каждым запросом. Для каждого типа продукта (протеин, pre-workout, изотоник и т.д.) готовлю отдельные шаблоны с обязательными полями: ингредиенты, дозировка, маркерные запреты по рынку. Агент возвращает рецептуру + перечень рискованных позиций + рекомендации — в формате, удобном для финальной верификации технологом. Ориентировочно 7–10 рабочих дней, ~$500–700 за MVP с 3 рынками и 4–5 типами продуктов. Есть ли уже готовая база нормативов или формат отчета, который использует ваш технолог — это существенно повлияет на сроки?

Бюджет: 250 USD Срок: 7 дней

Добрый день. Готов взяться за работу. Сделаю так, как Вы хотите. Жду ваших сообщений, обсудим детали.

Бюджет: 750 USD Срок: 10 дней

Здравствуйте!
Архитектура понятна: LLM не должен "знать" нормативы из памяти они живут в отдельной структурированной БД (ингредиент -> страна -> лимит -> источник ->дата). Агент сверяется с ней перед каждой рецептурой и помечает статус каждого ингредиента. Финал, за технологом, это правильно и так и заложу.
Стек: NestJS + Claude API + PostgreSQL + pgvector (RAG по нормативным документам) + Vue 3 для интерфейса.
Один ключевой вопрос, от которого зависит реальный объём работы: нормативная база (FDA, EFSA, лимиты по ингредиентам) у вас уже есть в структурированном виде, или её сбор тоже входит в задачу?
Предлагаю MVP на 2 рынка (ЕС + США), 3–4 категории продуктов, с расширением тем же механизмом.
Спасибо за ответ.

Бюджет: 2000 USD Срок: 30 дней

👋 Вітаю! Самые крупные и интересные проекты— Freelancehunt

Задача очень интересная! Готов разработать интеллектуального агента для создания рецептур спортивного питания с учётом законодательства разных стран.
Агент будет уметь:

создавать рецептуры с нуля
проверять состав на соответствие нормам ЕС, США и других рынков
адаптировать рецептуры под разные страны
указывать ограничения и запрещённые ингредиенты
формировать данные для этикетки

💶 Стоимость: до $2000
⏳ Срок: 14–30 дней

Сделаю удобного и полезного помощника, который существенно ускорит работу технолога.
Готов детально обсудить требования и начать. Как вам такое предложение? Развернуть

Бюджет: 200 USD Срок: 5 дней

Доброго дня! Разрабатываю на Python, React/Node.js выполнял похожие проекты, готов к сотрудничеству.

Бюджет: 1200 USD Срок: 21 день

Здравствуйте.
Проект интересный, готов взяться за MVP без демпинга и без обещаний, что модель будет знать законодательство из головы. В такой задаче это главный риск.
Я бы строил агента не как обычный чат, а как систему с отдельной базой нормативов и ингредиентов:
ингредиент;
страна/рынок;
статус: разрешен, ограничен, запрещен;
лимит дозировки;
категория продукта;
источник нормы;
дата актуальности;
комментарий для технолога.
Поверх этого уже работает AI-агент: генерирует черновик рецептуры, проверяет готовый состав, адаптирует формулу под другой рынок, показывает конфликты и формирует данные для этикетки. Финальное решение остается за технологом, и это правильно.
Как вижу MVP:
1. Структурированная база нормативов
Для первого этапа лучше взять 1-2 рынка, например EU/US, и 2-3 категории продуктов. Нормы не зашиваются в промпт, а хранятся отдельно, чтобы их можно было обновлять.
2. Агент рецептуры
Пользователь задает тип продукта, рынок, цель по нутриентам и ограничения. Агент предлагает черновик состава и объясняет, почему выбрал ингредиенты.
3. Агент проверки
Проверяет каждый ингредиент и дозировку по базе: что можно, что ограничено, что запрещено, где нужна ручная проверка.
4. Вывод для технолога
Рецептура, предупреждения, состав для этикетки, источники, список спорных мест.
Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL/pgvector или Qdrant, OpenAI/Claude API, простой web-интерфейс для MVP.
Из опыта: делал AI/RAG-сценарии, backend-системы с базами, workflow с ручной проверкой, AI-агентов внутри бизнес-процессов, parser/monitoring pipelines и системы, где важно не дать модели свободно фантазировать. GitHub и примеры могу показать в переписке/на звонке.
Если нужна не MVP-версия, а полноценная система по многим странам и категориям продуктов, это лучше считать отдельно после discovery. Развернуть

Бюджет: 250 USD Срок: 4 дня

Добрый день, веб-программировании уже более 9 лет
Работаю с rest api, фреймворками и cms такие как django, laravel, yii2, wp, opencart, codegnither и т.д. Готов выполнить задачу.
Отзывы: Freelancehunt

Бюджет: 1500 USD Срок: 14 дней

Я и моя команда предлагаем полный цикл разработки под ключ. В команде состоят опытные разработчики, дизайнеры и специалисты по UX/UI, что позволяет нам создать удобный и функциональный продукт, соответствующий всем вашим требованиям. Сроки и цену будем обсуждать уже в личных сообщениях когда у нас будет полное представление по объему работы. Ожидаю от вас фидбек. Примеры работ смогу прислать в личных сообщениях.

Бюджет: 100 USD Срок: 5 дней

Могу разработать, но в любом случае понадобятся детали для уточнений, спасибо. Есть опыт в различных проектах.

Бюджет: 150 USD Срок: 5 дней

Здравствуйте! Я вижу, что вам нужен не просто чат-бот, а AI-технолог, который генерирует рецептуры спортивного питания с учетом регуляторных требований различных стран и автоматически адаптирует их под конкретный рынок.

В подобных AI-проектах я строил системы, где LLM-агенты работали по четкой логике сбора, проверки и обработки данных через ChatGPT, Claude, Voiceflow и Make.com. Для этого задания я бы предложил создать многоуровневого агента: отдельный модуль для работы с базой законодательных норм, отдельный модуль для генерации рецептур и модуль валидации, который будет проверять состав на соответствие требованиям страны перед выдачей результата.

Также можно реализовать автоматическое формирование документации, списка ингредиентов для этикетки и пояснений по запрещенным или ограниченным компонентам. Особенно важно реализовать систему регулярного обновления нормативной базы, чтобы агент не работал на устаревших данных.

С моего опыта интеграции AI-решений, наибольший риск в таких проектах — не генерация рецептур, а достоверность источников и контроль логики проверки. Именно поэтому я бы заложил отдельный этап автоматической проверки перед передачей результата технологу.

Подскажите, пожалуйста: нормативная база уже собрана у вас (FDA, EFSA и другие регуляторы), или ее также нужно формировать в рамках проекта?

Бюджет: 245 USD Срок: 14 дней

ТЗ понял: AI-агент создаёт рецептуры спортпит-продуктов с учётом законодательства целевой страны. Один и тот же протеиновый батончик для ЕС и для США может иметь разный состав, потому что разрешённые ингредиенты и лимиты дозировок отличаются. Агент выдаёт проект рецептуры, дальше живой технолог проверяет.

По архитектуре вижу так: ядро это LLM-агент (Claude или GPT-4o) с tool use для трёх внешних слоёв. Первый слой — RAG-индекс по нормативке (FDA для США, EFSA и EU Novel Foods Regulation для ЕС, Codex Alimentarius для базы) с разбивкой по странам и категориям продуктов. Под него Qdrant или pgvector с эмбеддингами от OpenAI или Voyage. Второй слой — табличный справочник ингредиентов с их категориями, лимитами дозировок и пометками о запретах по странам (это уже не RAG а структурированный SQL/JSON). Третий слой — функция расчёта пищевой ценности и стоимости себестоимости на 100 г продукта.

Когда пользователь говорит создай батончик 25 г белка для рынка ЕС, агент сначала загружает контекст разрешённых для ЕС ингредиентов из второго слоя, потом подбирает комбинацию которая даёт нужный профиль через простой constraint solver, проверяет каждый ингредиент через первый слой против актуальной нормативки, и выдаёт состав плюс цитаты из нормативных документов с дисклеймером что финальное решение за человеком.

Один момент который повлияет на цену и качество: размер нормативной базы. Если речь только про ЕС и США MVP, это управляемая база на 1-2 тысячи документов. Если планируется охватить условные 10+ стран — это уже отдельная задача по поддержанию актуальности базы (нормы меняются, агент должен видеть это). Для MVP советую начать с 1-2 рынков для валидации подхода, дальше масштабировать.

По срокам реалистично 14 рабочих дней на MVP с одним рынком (например ЕС) и 3-4 категориями продуктов (батончик, протеин, изотоник, предтреник). Стэк Python плюс Claude или GPT-4o плюс Qdrant плюс минимальный веб-UI на Streamlit для теста. Дальше после валидации технолога расширяем на второй рынок.

По моему опыту: AI-агенты с tool use и RAG это мой основной фокус последний год. В продакшене собрал голосовой AI-ассистент для ветклиник на этом же стеке (RAG плюс LLM как оркестратор плюс инструменты), AI-платформу контекстной рекламы с семантическим поиском. Готов созваниваться обсудить детали. Развернуть

Бюджет: 500 USD Срок: 7 дней

Добрый день. У нас 4 года опыта в веб-разработке, и мы можем реализовать такого AI-агента как веб-сервис с удобным интерфейсом для создания, проверки и адаптации рецептур спортивного питания под разные рынки. Агент сможет учитывать требования законодательства отдельных стран, анализировать ограничения по ингредиентам и дозировкам, формировать рецептуры, состав для этикетки и базовую документацию. Для реализации предлагаем стек AI + RAG с отдельной базой нормативных документов и возможностью дальнейшего расширения под новые страны и категории продуктов. Примеры наших работ: apple-family.com.ua/uk, 3magency.co.

Бюджет: 4000 USD Срок: 30 дней

Здравствуйте!

Ключевая фишка вашего агента — «один продукт, разный состав под рынок» — она же и главный технический риск: если модель «вспоминает» нормы по памяти, она будет иногда уверенно ошибаться, а в добавках это юридическая проблема. Решается тем, что агент рассуждает не по памяти, а поверх проверяемой базы регуляторики по странам, со ссылкой на источник по каждому лимиту — чтобы ваш специалист подтверждал быстро, а не перепроверял с нуля.

Чтобы не быть голословным: могу собрать небольшое демо на одном продукте (например, предтрен) и паре рынков ЕС/США — покажу, как агент выдаёт два разных состава и помечает, что ограничено и почему.

Сумма и срок — ориентир под MVP (один продукт + пара рынков). Точную смету дам после короткой discovery-фазы, когда определимся с рынками и источником регуляторных данных.

Напишите в личку, какой продукт и рынок для вас приоритетны — подготовлю демо под него.

Бюджет: 1000 USD Срок: 30 дней

Создание ИИ-агента для рецептур спортивного питания — задача, где большинство решений ломается не из-за недостатка алгоритмов, а из-за поверхностного понимания нормативных баз разных стран.

Важно, чтобы ИИ не просто учитывал запрещённые ингредиенты, но интерпретировал правовые нюансы — например, лимиты в ЕС действуют как максимальные, а в США иногда применяются как минимальные. Это требует не шаблонных решений, а глубокой интеграции юридических источников в логику генерации.

Разработка агента потребует маппинга 30+ стран за 60 дней, с акцентом на динамическую адаптацию рецептур. Нужно будет определить, какой формат данных вы хотите использовать для входной информации — структурированные таблицы или свободный текст из сертификатов.

Бюджет: 333 USD Срок: 3 дня

Здравствуйте! Выполню ваше задание быстро и качественно. Сделаю агента

Последние мои работы
https://indexfast.pp.ua - быстрая индексация сайта
https://mono-bank.pp.ua - все о монобанке
https://mamamia.pp.ua - интернет-магазин
https://programist.pp.ua/ua/portfolio/ - портфолио работ
https://monitortest.pp.ua - тестирование монитора
https://keytest.pp.ua - тестирование клавиатуры
https://pctest.pp.ua - тестирование компьютера
https://vseetut.matviy.pp.ua - верстка

Мое портфолио: https://freelancehunt.com/ua/freelancer/romas6ka.html#portfolio
Пишите, начну сегодня работать. Буду рад сотрудничеству с Вами! Развернуть

Бюджет: 200 USD Срок: 21 день

Добрый день! Могу реализовать AI-агента с подключением внешней базы знаний и регуляторных данных. Это позволит обновлять требования по странам без доработки логики и снизит риск ошибок со стороны ИИ.

Пришлите, пожалуйста, детали по странам, источникам регуляторных данных и желаемому интерфейсу работы агента.

Бюджет: 200 USD Срок: 1 день

Здравствуйте!
Это именно тот тип приложения ИИ, где знания предметной области, нормативные данные и проектирование рабочих процессов гораздо важнее, чем просто подключение LLM к интерфейсу чата.
Я понимаю, что цель состоит не в замене специалистов по разработке рецептур, а в ускорении их работы путем генерации соответствующих требованиям черновых рецептур, которые впоследствии проверяются и утверждаются экспертом.
Рекомендуемая мной архитектура сочетает слой LLM со структурированной базой данных нормативных документов и ингредиентов, а не полагается только на знания модели.
Агент сможет генерировать рецептуры продуктов с нуля на основе типа продукта и целевой страны, проверять существующие рецептуры на соответствие нормативным требованиям конкретной страны, адаптировать рецептуры для новых рынков, выявлять запрещенные или ограниченные ингредиенты, рассчитывать дозировки ингредиентов в соответствии с настраиваемыми научными ссылками и генерировать черновые составы этикеток и сопроводительную документацию.
Для надежной поддержки этого я бы построил систему на основе базы знаний нормативных документов по странам, базы данных ингредиентов с ограничениями и лимитами дозировки, архитектуры RAG для поиска нормативных документов, журнала аудита, показывающего, почему были сделаны рекомендации, и административной панели для обновления нормативных документов и данных об ингредиентах.
Ключевым требованием для такого проекта является то, что нормативная информация остается редактируемой и версионированной, а не встроенной в подсказки. или код приложения. Это позволяет обновлять законодательство без перестройки системы.
Мой предпочтительный стек технологий: Next.js, TypeScript, Python или NestJS, PostgreSQL, OpenAI или антропологические модели, векторная база данных для поиска нормативных документов и административная панель для управления нормативными документами.
Я также внедрил бы индикаторы достоверности, ссылки на источники и прозрачные пути рассуждений, чтобы специалисты могли проверять рекомендации, а не рассматривать выходные данные как «черный ящик».
Это яркий пример применения ИИ, поскольку система объединяет структурированные нормативные правила, научные данные и экспертную оценку, а не полагается на автономное принятие решений.
Я с удовольствием обсужу этапы архитектуры и детали реализации. Развернуть

Бюджет: 200 USD Срок: 4 дня

Здравствуйте!

AI-агенты на RAG — моя основная тема, так что задача понятна и интересна. Опишу, как вижу, чтобы было видно — вник, а не пробежал.

Сам агент строю как связку LLM + база знаний (RAG): он создаёт рецептуру под тип продукта и страну, проверяет готовый состав на соответствие, адаптирует под новый рынок, флагует запрещённые/ограниченные ингредиенты, рассчитывает дозировки и формирует состав для этикетки. То, что финал проверяет живой специалист — правильный подход: агент даёт грамотный черновик, человек принимает решение. Так и заложу логику.

Сразу честно о главном, потому что от этого зависит вся точность: агент хорош ровно настолько, насколько выверена база знаний под ним — разрешённые/запрещённые ингредиенты по странам, лимиты дозировок, научные данные. Это регулируемая сфера, и если агент будет «додумывать» нормы из общих знаний модели — он начнёт выдавать неверные лимиты. Поэтому ядро проекта — не столько код агента (это наша привычная работа), сколько надёжная структурированная база регуляторики, на которую он опирается.

Ключевой вопрос, который определит объём и сроки: регуляторные данные (ингредиенты и лимиты по странам, научные дозировки) вы предоставляете / есть готовый источник или структурированная база — или их сбор и структурирование тоже входит в задачу?

От вашего ответа сильно зависит архитектура и оценка, поэтому хочу понять это в первую очередь. Если база есть — строю агента поверх неё; если нужно собирать — заложим это отдельным этапом.

С какого рынка и типа продукта планируете стартовать ? Удобно собрать MVP на одной стране-одном типе, проверить качество с вашим специалистом, а дальше расширять. Развернуть

Бюджет: 700 USD Срок: 20 дней

Ключевая сложность — не сам LLM, а хранение и обновление регуляторной базы. EFSA, FDA, WADA — у каждого свой формат, и правила меняются постоянно. Зашивать их в модель нельзя: устаревают быстро. Поэтому законодательство живёт отдельно в PostgreSQL: ингредиент → страна → ограничение → источник → дата актуальности. Синхронизация по расписанию из regulatory API.

Поверх — два агента. Первый генерирует рецептуру по запросу (тип продукта, целевой рынок, нутриционная цель). Второй прогоняет каждый ингредиент через базу и помечает конфликты: что одобрено, что ограничено по дозировке, что запрещено в конкретной стране. На выходе — проект рецептуры с обоснованием по каждому ингредиенту, финальное решение за технологом.

Интерфейс. Гибрид: структурированная форма задаёт параметры (тип продукта, целевые страны, нутриционные цели), агент отвечает в чате с разбором по каждому ингредиенту. Два варианта деплоя:

Telegram Mini App — форма открывается в Telegram, результат приходит в чат. Быстрый запуск, без отдельной авторизации.
Веб-приложение (Next.js) — история рецептур, сравнение версий, экспорт в PDF.
Стек: Claude API (Sonnet) + LangGraph + PostgreSQL + pgvector, фронт — Telegram Mini App или Next.js.

Сроки и стоимость: MVP с Telegram-интерфейсом, EU + USA — 2 недели, $550–700. Веб-приложение с историей и экспортом — 3 недели, $800–1000. Развернуть

Бюджет: 500 USD Срок: 5 дней

Добрый день!

Меня зовут Иван, я основатель Tyap Lyap AI

Можем разработать AI-агента для помощи технологу спортивного питания: генерация черновиков рецептур, проверка ингредиентов по ограничениям выбранной страны, адаптация состава под рынок ЕС/США, расчёт дозировок и подготовка данных для этикетки/документации.

Ориентир по срокам: 5 дней для MVP

Готов обсудить детали и предложить структуру реализации.

Бюджет: 500 USD Срок: 14 дней

Здравствуйте!

У меня большой опыт разработки AI-агентов, RAG-систем и построения экспертных ассистентов для автоматизации бизнес-процессов и работы с документацией.

План реализации: создать AI-агента на базе RAG с базой нормативных требований по странам, модулем проверки ингредиентов и дозировок, генерацией рецептур, адаптацией под рынки ЕС/США и формированием документации для технологов.

Предлагаю обсудить детали архитектуры, источники нормативных данных, целевые рынки и функционал MVP в личных сообщениях.

Бюджет: 701 USD Срок: 7 дней

Уже списывались с вами по другому проэкту , эту задачу тоже могу реализовать , сделав все в лучшем виде)

Бюджет: 3250 USD Срок: 25 дней

Добрый день.

Очень интересный проект.

На мой взгляд, здесь важным является не столько сам LLM, сколько правильная архитектура знаний и система проверки соответствия нормативам различных рынков.

В RAI мы занимаемся разработкой AI-агентов, RAG-систем и платформ knowledge-base, поэтому видим реализацию примерно так:

• база знаний по нормативным требованиям различных стран (FDA, EFSA и другие регуляторы);
• база ингредиентов, допустимых дозировок и ограничений;
• AI-агент для генерации рецептур;
• модуль проверки соответствия законодательству конкретного рынка;
• модуль адаптации рецептур между странами;
• формирование состава для этикетки и базовой технической документации;
• объяснение рекомендаций с ссылкой на источники и нормативы.

Для MVP я бы рекомендовал начать с 1–2 рынков (например, ЕС и США), чтобы максимально быстро проверить качество результатов и корректность нормативной базы.

Для более точной оценки хотел бы уточнить:
• какие страны нужны на первом этапе;
• есть ли собственная база нормативных документов или источников;
• нужен ли веб-интерфейс для технологов;
• планируется ли автоматическое обновление нормативной базы.

Буду рад обсудить детали.

С уважением,
Тадеуш Муратов
CEO, RAI (Robots Artificial Intelligence) Развернуть

Бюджет: 2900 USD Срок: 21 день

Здравствуйте! Делаю LLM-агентов на Python для таких задач, где ответ нужно сверять с формализованной базой правил, а не просто «спросить модель». Ключевое тут не сам агент, а откуда берём нормативку: разрешённые ингредиенты и лимиты дозировок по странам надо завести в структурированный справочник, который агент проверяет перед каждой рецептурой — иначе будут красивые, но неверные составы. То, что финал за вашим технологом, выведу прямо в интерфейс: агент отдаёт черновик плюс флаги «ограничено / запрещено». Старт логично сделать MVP на 1-2 рынка (ЕС / США), дальше тем же механизмом масштабируем. Один вопрос: нормативную базу по странам вы даёте сами, или её сбор тоже на мне?

Бюджет: 350 USD Срок: 10 дней

Здравствуйте, готов взяться за этот проект, выполнить быстро и качественно, более подробно можем обсудить в личных сообщениях.

Бюджет: 500 USD Срок: 14 дней

Привет! Отличная идея для R&D-продукта.

Главная сложность разработки такого AI-агента — заставить его строго соблюдать регламенты (FDA, EFSA) и не «галлюцинировать» в дозировках активных веществ. Я знаю, как правильно выстроить архитектуру базы знаний, чтобы агент опирался исключительно на реальные нормативные документы и научные данные.

Смогу настроить всю логику: от генерации драфта рецептуры с нуля до автоматического чек-листа запрещенных ингредиентов при адаптации продукта под новый рынок (США/ЕС).

Напишите в личные сообщения — обсудим, на базе какой LLM будем это реализовывать и откуда лучше парсить законодательную базу!

Бюджет: 300 USD Срок: 30 дней

Добрый день! Мы имеем опыт в разработке ИИ-агентов для автоматизации сложных производственных процессов. Реализуем решение через интеграцию LLM с актуальными базами данных международного законодательства, что обеспечит корректность рецептур для разных рынков. Готовы приступить к архитектуре системы и обучению модели под Ваши стандарты.

Бюджет: 130 USD Срок: 5 дней

Добрый, делал подобные проекты только в другой тематике, есть опыт в реализации подобных проектов.

Сейчас свободен, могу приступить к выполнению сразу же, пишите.

Бюджет: 100 USD Срок: 5 дней

Здравствуйте.
Тема спортивного питания мне близка, сам периодически смотрю составы предтреников и протеиновых продуктов и постоянно удивляюсь, насколько сильно отличаются формулы для США и Европы.
Я бы строил решение так, чтобы агент работал через отдельную базу нормативов по странам, проверял состав на ограничения и вместе с рецептурой объяснял, почему тот или иной ингредиент был добавлен, заменён или исключён. Тогда специалисту будет проще проводить финальную проверку.
Подскажите, пожалуйста, нормативная база по странам уже собрана или её тоже нужно формировать в рамках проекта? Для каких рынков нужен первый релиз — ЕС, США, Великобритания или другие страны? И нужен только чат-агент или полноценный веб-интерфейс для работы технологов?

Бюджет: 12345 USD Срок: 3 дня

Привет! Планируете ли вы запускать продукт сразу для нескольких рынков, например, ЕС и США, или сначала сосредоточитесь на одном? Сроки и бюджет точнее обсудим в личной переписке.

Вот как я выполню этот проект:
1. Я соберу требования к продукту и определю целевые рынки.
2. Я создам рецептуру с учетом законодательства выбранных стран.
3. Я предоставлю готовый состав для этикетки и базовую документацию.

Спасибо за рассмотрение моего предложения. Я с нетерпением жду возможности сотрудничества с вами!