Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день
Привіт, я працював над AI-агентом для підтримки користувачів маркетплейсу – проаналізували 95 кейсів, створили структуру з 1200 подій. Як ви бачите баланс між точністю RAG-системи і глибиною fine-tuning?
Пропоную зв'язатися, я безкоштовно проконсультуємо вас з технічної сторони та складемо план розробки + розповім про мою команду!
Бюджет: 16000 UAH Термін: 10 днів
Добрий день.
Готовий взяти Ваш проект у роботу.
Зможу розробити для Вас такий бот за допомогою no-code/low-code інструментів.
Пишіть в особисті, обговоримо всі деталі і підберемо для Вас найкраще рішення.
Бюджет: 2000 UAH Термін: 1 день
Привіт.
Стек: Node.js (бот + API), PostgreSQL (зберігання сесій/логів/аналітики), векторна БД (локально/FAISS при fine-tune) для пошуку кейсів, деплой фронту/бота на Vercel, контейнеризація через Docker, модельна частина - варіант 1: fine-tuning на базі GPT-4 (ліцензування/інфраструктура - окремо обговорюємо). Досвід: реалізував проекти з LLM (посилання на GitHub надішлю в особисті повідомлення).
Точний бюджет залежить від обсягу та якості вихідних PDF (OCR-складність), політики доступу до GPT-4 fine-tune та вимог до SLA.
Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день
Доброго дня!
Мене звати Роман, і я входжу в топ-5 розробників у категорії «Штучний інтелект і машинне навчання» серед ~1600 спеціалістів на платформі.
Гарантую:
- Швидке і якісне виконання завдання
- Чітке дотримання дедлайнів
- Регулярний зв'язок протягом всього процесу
Буду радий обговорити деталі вашого проєкту в особистих повідомленнях.
ціна умовна!
Бюджет: 8000 UAH Термін: 7 днів
Я пропоную реалізацію на базі Retrieval-Augmented Generation (RAG) з використанням власної векторної бази знань. Цей підхід точніший та економічно ефективніший за Fine-tuning, оскільки логіка Amazon постійно змінюється.
Бюджет: 5000 UAH Термін: 14 днів
Ваша ідея AI-агента для Amazon-продавців вражає своєю глибиною. Ми — команда з успішним досвідом у RAG-системах, fine-tuning LLM та інтеграції Telegram-ботів. Чудово розуміємо задачу: створити не просто чат, а “мозок”, який логічно аналізує кейси блокувань, класифікує їх і генерує легальні плани дій. Ми готові побудувати надійну архітектуру (LangChain/Qdrant/PostgreSQL) для MVP з подальшим масштабуванням. Обговоримо деталі в особистих повідомленнях на платформі?
