Подбор LLM для чтения почты с выдачей json + библиотеки Python
7500 UAHСделать доработку существующего приложения:
1. Необходимо правильно подобрать вариант LLM для чтения почтового ящика с рассылками от партнеров
2. Добавить парсинг картинок (баннеров) из Gmail писем в MIME формате и их чтение с помощью Python библиотек. Результат чтения баннера будет подставляться в общий промпт для AI
3. Сформировать промпт под выбранную модель LLM (по образцу применяемом ранее для другой модели)
4. Выдавать Json по заданному образцу
Будет предоставлен доступ в репозиторий с существующим кодом, передать модель для нашей установки на сервер + необходимо будет дописать код в соответствии с предложенной моделью LLM и пунктами выше в существующее приложение.
По всем вопросам по уже готовому приложению будет связь с разработчиком.
Задача только для тех, кто уже сталкивался с данной задачей.
Отзыв заказчика о сотрудничестве с Іллею С.
Подбор LLM для чтения почты с выдачей json + библиотеки PythonПроект не выполнен, исполнитель старался, но не вышло.
-
Победившая ставка14 дней7500 UAH
2642 6 1 Победившая ставка14 дней7500 UAH
Здравствуйте! Готов помочь с доработкой вашего приложения для интеграции LLM с чтением почты и парсингом баннеров в формате MIME. Для реализации оптимально использовать Python библиотеки для обработки MIME и подбор LLM с учетом специфики ваших писем, что позволит получать корректный JSON в соответствии с заданным шаблоном. Имею опыт работы с OpenAI API и кастомизацией промптов под разные модели, что поможет быстро интегрировать решение в ваш текущий код. Предложу четкий план дописывания кода и проверки результатов. Готов рассмотреть доступ к репозиторию и начать работу в ближайшее время. Жду ваших вопросов и деталей.
-
7 дней21 000 UAH
1616 8 0 7 дней21 000 UAH
Здравствуйте,
Я разработчик в сфере AI/ML. Смогу выполнить Ваш проект. Напишите мне, обсудим.
-
7 дней6000 UAH
179 7 дней6000 UAH
Добрый день! 👋
Готов попробовать доработать ваше приложение:
- интеграция Gmail API для чтения писем в MIME-формате;
- парсинг текста и баннеров из писем;
- распознавание текста на баннерах через pytesseract;
- анализ текста и баннеров через LLaMA3;
- формирование результата в JSON.
… 💡 Примечание: языковые файлы Tesseract (~400 МБ) устанавливаются на сервере, в репозиторий они не добавляются.
-
4 дня5998 UAH
512 3 1 4 дня5998 UAH
Здравствуйте, это можно реализовать с помощью LLM Liama Local + RAG, фото баннеры разбиваем на чанки, эмбедируем и получаем числовые данные, после чего - будем иметь ответ, также текст берем с баннеров. Промт будет генерировать именно LLM Liama, как именно это должно разворачиваться, API, Local command, Telegram Bot или другой интерфейс?
-
1 день1000 UAH
6262 74 1 1 день1000 UAH
є досвід розпізнавання зображень на локальних моделях, пересадка обличь, з використанням невеликих ресурсів обладнання.
також досвід роботи з різними АПІ, в тому числі ГПТ, та багато інших.
Пішить, обговоримо. Буду радий допомогти.
-
5 дней1350 UAH
116 5 дней1350 UAH
Добрый день, рад буду помочь с решением. Напишите в личные сообщения.
-
Ви бажаєте серверу модель LLM по типу gpt-4o чи локальну від Liama та інших?
-
локальну
-
Украина