Нужно через ИИ качественно обработать больше файлы

Бюджет: 200 USD Срок: 1 день

обращайтесь
________________________________________________

Бюджет: 50 USD Срок: 1 день

«Здравствуйте! Проблема большинства чат-агентов в том, что у них ограниченное окно контекста и они начинают "лагать" или терять связи на файлах объемом более 1-2 МБ.

Я предлагаю профессиональное решение на основе семантических векторов (embeddings). Вместо простого текстового сравнения, мой скрипт преобразует каждое событие в математический код и группирует их по содержанию. Это гарантирует, что события типа "Trump wins" и "GOP victory" будут объединены корректно, независимо от формулировки.

Вы получите:
Полностью структурированный файл (Excel/CSV) с логическими группами.
Скрипт на Python, который вы сможете использовать для подобных задач в будущем.

Готов обработать небольшую часть вашего файла (10-20 строк) как бесплатный тест, чтобы вы убедились в качестве группировки.»

Бюджет: 250 USD Срок: 5 дней

Можно сделать, кеширование может сэкономить токенов, а еще если хорошо пайплайн сделать, может и токенов сильно тратится не будет

Бюджет: 750 USD Срок: 5 дней

Есть хорошая практика разделяй и властвуй, возможно ее здесь нужно и применить.

Пишите ЛС открыт.

Бюджет: 50 USD Срок: 1 день

Добрый вечер, Artem!
В целом задача ясна, для точного ответа по срокам и цене, хотелось бы уточнить некоторые вопросы, которые у меня возникли после анализа вашей задачи.
Пишите в приватные сообщения — обсудим детали и ваши пожелания.

Бюджет: 100 USD Срок: 2 дня

Здравствуйте!
Я могу реализовать для вас интеллектуального бота для семантического анализа и группировки событий Polymarket, который стабильно работает с большими объемами текстовых данных и не ограничивается лимитами чат-агентов.

🔹 Что я сделаю:

Обработаю текущий файл (~5 МБ) с событиями (выборы, политика и т.д.)

Автоматически сопоставлю события по содержанию, даже если формулировки кардинально отличаются
(например: «Трамп станет президентом» ↔ «Республиканцы победят на выборах»)

Разделю все события на логические группы («папки») по общему смыслу

Реализую механизм, по которому новые события:

автоматически добавляются в соответствующую группу

или создают новую группу, если смысл не совпадает с существующими

🔹 Почему это решение работает корректно:

Использую семантический анализ, а не поиск по ключевым словам

Решение не “тормозит” и не теряет данные, в отличие от обычных чат-агентов

Архитектура готова к масштабированию и дальнейшему развитию

🔹 Что вы получите в результате:

Четко структурированные события, сгруппированные по содержанию

Быструю обработку новых данных

Готовый инструмент, который можно использовать и расширять

💰 Стоимость — предложу после короткого обсуждения формата данных и требований
🕒 Срок выполнения — от нескольких дней до 2 дней

Готов обсудить детали и предложить оптимальное решение именно под ваши задачи.
Напишите — с удовольствием возьмусь за реализацию. Развернуть

Бюджет: 25 USD Срок: 1 день

Я вхожу в топ-5 разработчиков в категории «Искусственный интеллект и машинное обучение» среди ~2100 специалистов на платформе. Гарантирую: - Быстрое и качественное выполнение задания - Четкое соблюдение дедлайнов - Регулярная связь на протяжении всего процесса Буду рад обсудить детали вашего проекта в личных сообщениях.

Бюджет: 25 USD Срок: 1 день

Забавно, но да - набирает популярность создание скриптов и ботом на Polymarket

Нужно так же учитывать арбитраж, комсу - она поднялась в последнем обновление,если читали.

Прям за раз все сделать и реализовать будет тяжело. Я предлагаю разбить четкое тз по-частям и уже в процессе улучшать скрипт. Потому что есть тренировка модели,анализ, чем больше данных - тем больше вероятности и все это нужно учитывать. Хочу услышать дедлайн и бюджет

Бюджет: 150 USD Срок: 3 дня

Добрый день!
Я хорошо понимаю суть задачи: речь идет не о простой обработке текста, а о семантическом сопоставлении событий, где одна и та же идея может быть сформулирована по-разному (например, «Трамп становится президентом» и «Республиканцы выигрывают выборы»).
Проблема с лимитами токенов и нестабильными результатами чат-агентов здесь ожидаема, поэтому правильное решение - работать с данными, а не с контекстом чата.
Я предлагаю реализацию через:
предварительную обработку файла (≈5 МБ) без ограничений на объем;
вычисление семантических векторов (embeddings) для каждого события;
автоматическое группирование схожих по содержанию событий в кластеры («папки»);
инкрементальную логику: новые события либо добавляются к существующему кластеру, либо создают новый, если по содержанию не подходят;
возможность настройки порога «схожести», чтобы избегать ложных объединений.
Решение будет стабильным, воспроизводимым и не будет зависеть от ограничений LLM-контекста. При необходимости могу реализовать удобное управление через Telegram-бота или предоставить готовый скрипт/сервис с экспортом результатов.
Готова быстро включиться в работу, могу начать с анализа файла и предложить оптимальную структуру кластеров еще до полной реализации. Развернуть

Бюджет: 100 USD Срок: 3 дня

Здравствуйте. Есть готовые скрипты. Могу обработать. Если актуально - пишите.

Бюджет: 220 USD Срок: 2 дня

Здравствуйте, в принципе токенов для этого всеравно надо накупить, а так сделаю бота, который будет проходить по файлу не теряя смысла , за счёт того , что мы в начале создадим разные тайтлы событий а потом постепенно подписывать каждое событие тайтлами , ограничив количество символов , чтобы ии не терял контекст , а дальше просто запускать с нетронутой строки итак пока не пройдем весь файл