Бюджет: 2000 UAH Срок: 7 дней
Привет, я работал над AI voice системой для автосалона с tag:7748 - создал голосового ассистента, который обрабатывал 500+ звонков в день с интеграцией в CRM и увеличил конверсию на 35%.
Интересный вопрос: Планируется ли обучение AI на украинских диалектах, так как клиенты из разных регионов могут иметь разное произношение?
Предлагаю связаться, я бесплатно проконсультирую вас с технической стороны и составим план разработки + расскажу о моей команде!
Бюджет: 27000 UAH Срок: 3 дня
Добрый день. Готов выполнить данный проект есть большой опыт разработки различных приложений.
Бюджет: 10000 UAH Срок: 10 дней
Здравствуйте. Делал похожий проект, могу подробно рассказать при общении.
Можно реализовать систему, где AI получает заказ из 1С (товар, клиент, доставка), звонит через SIP/Binotel/Asterisk, подтверждает заказ, консультирует клиента, делает допродажи и фиксирует результат обратно в 1С (статус, изменения, сумма, транскрипт, запись звонка).
Для диалога — OpenAI realtime (или аналог), голос — ElevenLabs, логика продаж и сценарии — отдельный backend слой. Обучение на звонках операторов делается через транскрипцию и анализ успешных кейсов, чтобы AI перенимал стиль продаж и улучшал конверсию.
MVP обычно включает: звонок, подтверждение заказа, базовые upsell-сценарии и запись результата в 1С. Это можно собрать как первую рабочую версию и дальше уже масштабировать.
Если нужно — могу оценить точнее после просмотра 1С и текущего процесса звонков.
- Проекты -
- Оценка -
- Рейтинг 496
Бюджет: 10000 UAH Срок: 1 день
Здравствуйте!
Мы dZENcode – компания полного цикла разработки цифровых решений: от дизайна и программирования до интеграций и пострелизной поддержки.
Берём проекты с нуля и подключаемся к доработке существующих решений.
Мы можем сделать для вас AI-систему голосовых обзвонов с интеграцией в 1С.
Какая часть MVP нужна в первую очередь?
Есть ли у вас записи звонков для обучения системы?
Подробную информацию о наших услугах и ставках вы найдёте на сайте: Freelancehunt
Посмотрите – после этого сможем обсудить детали и согласовать следующий шаг.
⚠️ После уточнения всех деталей определим объём, подходящий формат сотрудничества: позадачно, аутсорс или аутстафф и финальную стоимость.
Почему с нами проекты гарантировано доходят до релиза:
💎 10+ лет оказываем IT-услуги;
🔥 90+ штатных специалистов;
🚀 250+ публичных отзывов с 2015 года;
⚙️ Поддерживаем продукт по SLA после запуска;
✅ Работаем по NDA и договору с компанией!
Бюджет: 1000 UAH Срок: 1 день
Добрый день, у меня есть опыт работы с Python, а также с телеграм-ботами, могу выполнить все быстро и качественно, пишите, обсудим детали.
Кирил Щербина
Победившая ставка- Проекты 25
- Оценка 5.0
- Рейтинг 13 716
Бюджет: 27000 UAH Срок: 10 дней
Я понимаю, что вам необходимо создать AI-систему для голосового обзвона клиентов интернет-магазинов, которая не только подтвердит заказы, но и проведет детальные консультации и продажи. Основные сложности здесь связаны с интеграцией в 1С, что потребует точной настройки API для получения и передачи данных, а также с AI-технологиями, требующими высокой точности в обработке речи.
Я предлагаю реализовать проект в несколько этапов. Сначала проведём анализ существующих звонков для тренировки AI, чтобы обучить его стилю общения операторов, а также разработаем прототип AI для базовых функций, таких как подтверждение заказа и простые консультации. Затем постепенно добавим более сложные функции, например, обработку возражений и допродажи.
Возможные риски заключаются в том, что реализация потребует постоянного контроля за качеством работы AI, а также могут возникнуть проблемы с адаптацией к специфике вашего бизнеса. Было бы хорошо уточнить, есть ли у вас имеющиеся записи звонков для анализа и какие конкретные функции вы считаете приоритетными на первом этапе.
Готов начать проект через 10 дней за серьезную рыночную цену в 130000 гривен. Давайте уточним детали, чтобы я мог более подробно представить план действий.
Бюджет: 2000 UAH Срок: 60 дней
Добрый день!
Ознакомился с вашим проектом - задача понятная и технически реализуемая. Имею опыт с голосовыми ИИ-агентами на базе ДжиПиТи-4о Реалтайм и интеграцией с телефонией (СИП/Астериск/Байнотел).
Прежде чем дать точную оценку, несколько важных вопросов:
1. Сколько звонков планируется в день - десятки или сотни? Это существенно влияет на архитектуру.
2. Есть доступ к разработчику или документации на вашу конфигурацию 1С? Насколько открыто API?
3. Есть записи звонков операторов для обучения - и каково их качество (шум, моно/стерео)?
4. Каково ваше видение бюджета и срока запуска MVP?
Предлагаю стартовать с фиксированного MVP: подтверждение заказа + базовые допродажи + интеграция с 1С. Обучение на записях - отдельный следующий этап.
Готов показать похожий кейс в частном общении.
Бюджет: 27000 UAH Срок: 30 дней
Здравствуйте! Я Владимир, основатель инженерного агентства Vaysed. Создание AI-колл-центра с глубокой интеграцией в 1С — это сложный инфраструктурный вызов, который мы готовы реализовать на высшем уровне, полностью исключив эффект «робота» в диалогах.
Архитектура и голос: Мы построим систему на базе OpenAI GPT-4o Realtime API в связке с платформами Vapi или Retell AI. Это обеспечит задержку отклика менее 1 секунды и позволит клиенту естественно перебивать бота. Голос (украинский и русский) синтезируем через ElevenLabs, а распознавание речи (STT) закроем через Deepgram. Телефонию бесшовно подключим по SIP (Binotel/Asterisk).
Интеграция с 1С и логика: Мы развернем промежуточный бэкенд на Python (FastAPI). Через механизм Function Calling AI будет на лету запрашивать из вашей 1С данные заказа, наличие и скрипты для upsell/cross-sell. После завершения звонка система автоматически вернет в 1С обновленный статус, итоговую сумму, комментарии, транскрипт и ссылку на аудиозапись.
Обучение продажам: Мы проанализируем успешные звонки ваших менеджеров и упакуем их техники обработки возражений в системный промпт и базу знаний (RAG). Бот переймет корпоративный стиль общения и будет нацелен на увеличение среднего чека.
Оценить наш инженерный подход и реализованные кейсы можно на сайте: https://vaysed.me/. Напишите мне в личные сообщения, чтобы детально обсудить структуру вашей 1С и оперативно запустить разработку!
Бюджет: 2000 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте! Я внимательно ознакомился с вашим проектом и готов начать работу. Гарантирую качественное и своевременное выполнение.
Ставки пока отсутствуют
Ставки скрыты
-
Борис Лурга 12 мая"OpenAI GPT-4o realtime;"
Вы желаете использовать версию которая уже устарела и убрана в архив???
Актуальные фриланс-проекты в категории AI и машинное обучение
Необходимо разработать сервис на базе Claude или другой подходящей AI-модели, который сможет автоматически находить компании-конкурентов, связываться с ними по электронной почте и телефону, собирать необходимую информацию и заносить результаты в единую таблицу. Основная задача сервиса Пользователь задаёт конкретный запрос, например: - узнать стоимость определённого вида мяса; - узнать цену на конкретный вид древесины; - уточнить стоимость товара или услуги; - проверить наличие продукта; - узнать сроки выполнения заказа; - получить условия сотрудничества. После этого система должна: 1. Найти подходящие компании. 2. Собрать их контактные данные. 3. Отправить им персонализированные письма. 4. Позвонить компаниям с помощью AI-бота. 5. Получить ответы на заданные вопросы. 6. Сохранить все результаты в Google Sheets или другую таблицу. Под каждую новую задачу пользователь должен иметь возможность менять поисковые запросы, критерии отбора, текст письма и сценарий телефонного разговора. Этап 1. Сбор базы компаний Этап 2. Email-рассылка и сбор ответов Этап 3. AI-обзвон компаний --- Важные технические требования - Возможность использовать Claude для генерации писем, анализа ответов и управления диалогом. - Возможность заменить AI-модель без полной переработки системы. - Интеграция с Google Sheets. - Интеграция с Gmail или другим почтовым сервисом. - Интеграция с сервисом AI-телефонии. - История всех писем, звонков и изменений. - Возможность остановить или поставить задание на паузу. - Контроль расходов на звонки, письма и AI-запросы. - Ограничение количества звонков в день. - Защита от повторной отправки писем и повторных звонков одной компании. - Соблюдение законодательства о телефонных звонках, записи разговоров, email-рассылках и использовании персональных данных. --- Ожидаемый результат В результате должен получиться сервис, в котором пользователь создаёт задание, указывает, какую информацию необходимо узнать, выбирает географию и источники, после чего система самостоятельно: 1. Собирает базу компаний. 2. Находит контактные данные. 3. Отправляет персонализированные письма. 4. Обзванивает компании по заданному сценарию. 5. Анализирует ответы. 6. Формирует единую таблицу с результатами. 7. Показывает, из какого источника была получена каждая информация.Для первого обсуждения с разработчиком также стоит попросить отдельно оценить стоимость и сроки MVP, автоматического парсинга, AI-телефонии и ежемесячной инфраструктуры.
Необходимо разработать промпт для ИИ (желательно Gemini, но можно предлагать альтернативу), при котором мы сможем использовать конкретную стилистику для генерации изображений. ИИ должно взять за основу стиль и, не изменяя его, создавать все необходимые нам формы предметов или людей с максимально предсказуемым результатом. Например, генерировать персонажей по фото, которые будут похожи на реального человека, и органично интегрированы в общую сцену с сохранением стиля.
Всем привет! Сейчас на рынке очень много селлеров, которые продают токены claude через прокси Мне необходимо протестировать разных селлеров и понять, какое API работает наиболее исправно для кодинга claude code Нужно будет авторизовываться через терминал в claude code и смотреть на стабильность работы API (прогонять под нагрузкой) и найти наиболее оптимальный Кто сейчас может взять в работу?
Ищем специалиста по LLM, RAG и prompt engineering для аудита и улучшения уже созданного ИИ-ассистента операторов контакт-центра сети медицинских центров. Это не разработка с нуля. В настоящее время ассистент работает в среде ChatGPT и использует: собственную навык с инструкциями SKILL.md; базу знаний в Project Sources; структурированные Markdown-файлы, автоматически сформированные из CSV-выгрузок медицинской информационной системы; отдельные индексы цен, исполнителей, подразделений, пакетов, оборудования и рекомендованных комбинаций услуг. База содержит примерно: 2 700+ медицинских услуг; 90+ пакетов и комплексов; 300+ рекомендованных комбинаций; 600+ хирургических вмешательств; цены по различным подразделениям; исполнителей, адреса, подготовку, оборудование и другую справочную информацию.Что должен делать ассистент По запросу оператора ассистент должен быстро предоставлять проверенный ответ: предоставляется ли нужная услуга; точный код, название и цена; в каких подразделениях она доступна; кто из врачей или других специалистов ее выполняет; как подготовиться; какой пакет или комплекс выгоднее предложить; какие сопутствующие услуги целесообразно предложить; какая последовательность комплексного записи; какие есть более дешевые или альтернативные варианты; для операций — отдельно базовую цену и ориентировочную общую стоимость случая хирургического лечения. Ассистент не должен выдумывать цены, исполнителей, подготовку, медицинские показания или переносить информацию между похожими услугами.Наличие проблем Система уже работает, но требует повышения стабильности поиска и качества ответов. В частности: модель иногда находит основную услугу, но пропускает рекомендованные комбинации; не всегда извлекает отдельные поля из больших Markdown-файлов; может находить базовую цену операции, но пропускать общую стоимость хирургического случая; результаты зависят от структуры и размера файлов в Project Sources; необходимо оптимизировать индексы, маршрутизацию источников и правила поиска; необходимо обеспечить одинаково качественные ответы на короткие, неточные и разговорные запросы операторов. Например, простой запрос «холецистэктомия» должен сразу вернуть доступные варианты операции, коды, базовые цены, общую стоимость лечения, подразделения, исполнителей и связанные услуги.Задачи специалиста Провести аудит действующего SKILL.md, структуры базы знаний и логики поиска. Проанализировать причины пропуска данных во время retrieval. Предложить оптимальную архитектуру базы знаний для ChatGPT. Усовершенствовать или переписать SKILL.md. Оптимизировать структуру Markdown-файлов и компактных индексов. Настроить обязательный поиск: пакетов и комплексов; рекомендованных комбинаций; цен по подразделениям; исполнителей; стоимости случая хирургического лечения. Проверить генератор базы знаний из CSV-выгрузок и при необходимости усовершенствовать Python-скрипты. Создать набор контрольных запросов и критериев оценки ответов. Провести тестирование на реальных сценариях контакт-центра. Предоставить финальную документацию для дальнейшего обновления и поддержки системы.Ожидаемый результат Должны получить стабильного ассистента, который: отвечает на украинском языке; не пропускает критически важные данные; возвращает только информацию, подтвержденную базой знаний; правильно различает услуги, пакеты и рекомендованные комбинации; показывает код, название, цену, подразделение и исполнителя; для операций разделяет базовую цену и полную стоимость лечения; предлагает оператору конкретный сценарий дальнейшей записи пациента; стабильно работает после следующих обновлений CSV-выгрузок; работает относительно быстро.Требования к исполнителю Нужен специалист с практическим опытом: ChatGPT Projects, Custom GPT или ChatGPT Skills; LLM, RAG, retrieval и семантического поиска; prompt engineering; проектирования баз знаний для языковых моделей; Markdown, CSV, JSON/JSONL; Python для обработки и преобразования данных; тестирования качества ответов LLM. Будет преимуществом опыт с медицинскими информационными системами, контакт-центрами или большими каталогами услуг. Мы ищем не только автора промтов, а специалиста, который понимает ограничения поиска в больших источниках, фрагментацию контекста и способы построения надежных индексов.Что предоставить в предложении Просим кратко указать: Ваш опыт с ChatGPT, RAG или корпоративными базами знаний. Примеры похожих реализованных проектов. Как бы вы подошли к диагностике пропуска отдельных полей в больших файлах. Ориентировочные сроки и стоимость аудита и доработки. Готовы ли вы подписать соглашение о конфиденциальности. Персональные данные пациентов в рамках этого проекта не будут передаваться. Окончательная стоимость работ будет согласована после уточнения Технического Задания между Заказчиком и Исполнителем.
Ищу исполнителя для построения системы AI-агентов, которая автоматизирует маркетинговый и продажный конвейер: от генерации контента до сегментации лидов в CRM и аналитики гипотез. Ниже - задачи, сгруппированные по функциональному назначению. Сколько именно сервисов/агентов будет в итоговой архитектуре и на каком стеке - решаете вы, исходя из собственного опыта. Главное, чтобы решение покрывало все задачи ниже, было рабочим, поддерживаемым, масштабируемым и обязательно имело удобный механизм ревью/утверждения результатов человеком перед публикацией или запуском рекламы. Блок 1. Генерация контента (мультиканальный копирайтинг)Один или несколько генерирующих модулей, которые выдают тексты под разные форматы на основе материалов проекта (программы курсов, интервью, эфиры): Тексты лендингов Email-последовательности: прогревочные цепочки, рассылки Посты в Telegram-бот/канал Рекламные тексты для Meta, включая варианты под разные гипотезы Контент-план и посты для Facebook / Instagram / Telegram Статьи для блога (в том числе на основе транскрибированных видео — см. Блок 3)Блок 2. Производство финальных материаловПреобразование готового текста в конечный артефакт, готовый к публикации: Лидмагниты — верстка и сборка готового PDF (чек-листы, гайды) с интеграцией Canva/Figma для редактирования Рекламные креативы Meta — статические визуалы с ресайзами под форматы кампаний Лендинги на Framer — структура страницы, наполнение CMS, сборка готовой страницы под запуск.Блок 3. Видео → блог Транскрибация видео (эфиры, интервью, воркшопы) Нарезка транскрипта на статьи, которые ведут в воронку Публикация в блог на основном сайте (блога сейчас нет — возможно, нужна блог-секция на Framer CMS; открытый вопрос: может ли ее создать сама система, или это отдельная задача)Блок 4. Интеграция с рекламным кабинетом Meta Выгрузка готовых текстов и креативов в кабинет Тегирование объявлений/кампаний по гипотезамБлок 5. CRM и лид-роутинг Автоматическая сегментация лидов в Telegram-боте (был/не был на мероприятии, ветка воронки, оффер) Передача сегментов в CRM Автотегирование новых лидов в CRM при попадании в воронку (через регистрацию)Блок 6. Аналитика гипотез Формирование таблицы/дашборда гипотез: затраты/результат по каждой воронке, лид-магниту, креативу. Периодический АИ-анализ с рекомендациями: что масштабировать, что остановить Оценка конверсийности лендинговЧто ожидаем в отклике Видение архитектуры — как бы вы разбили эти 6 блоков на агентов/сервисы, на каком стеке (оркестрация, генерация, хранение данных). Портфолио/кейсы — примеры подобных систем автоматизации (маркетинг, лиды, контент-генерация). Ориентировочная оценка сроков и стоимости, желательно поэтапно. Вопросы по ТЗ, если что-то непонятно.