Аналіз діалогів та створення промпту для AI менеджера з продажу

Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів

Бюджет 1000 грн для такої задачі, по відчуттях, не реалістичний. За 30000 грн можемо зробити перший технічний етап за 7 днів - архітектура, прототип аналізу json-діалогів, генерація структури знань і чернетки developer message для одного бізнесу =)

ЯКщо йти в промислову реалізацію, я б будував не один великий запит до моделі, а пайплайн - очищення діалогів, кластеризація намірів, витяг фактів, сценаріїв, стоп-ситуацій для живого менеджера, приклади вдалих і невдалих діалогів, потім збірка промпту і перевірка на контрольних діалогах. Для цього можна використати OpenAI Batch API або Responses API, для великих масивів - додати проміжне сховище і оцінку якості результату.

Є нюанс - без етапу перевірки якості система може красиво зібрати промпт, але пропустити важливі правила продажу. Тому потрібн не просто генератор тексту, а механізм витягу знань з доказами з діалогів і тестами на типових ситуаціях.

> Уточнення 1 - у json вже є розмітка хто писав - клієнт, менеджер, бот, або це треба визначати окремо?
> Уточнення 2 - готовий результат має бути тільки developer message, чи ще окрема база знань, правила ескалації і приклади для тестування?

Релевантні приклади Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI і автоматизація процесів у продуктовій логіці
> https://business.ingello.com/fractal - агентні підходи і складні автоматизації
> https://business.ingello.com/platforma - платформена розробка з бізнес-логікою

Головний профіль для Freelancehunt - https://systems-fl.ingello.com/ua

Можна не ускладнювати старт - спершу беремо частину реальних діалогів, робимо прототип витягу знань і порівнюємо результат з тим, що зараз створює людина. Далі вже видно, де потрібна доработка і який бюджет повної інтеграції.- Розгорнути

Бюджет: 2000 UAH Термін: 1 день

Вітаю.

Можу проаналізувати діалоги і створити промпти. Пишіть, обговоримо.

Бюджет: 15000 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня, Олександре!

Ваша задача — це пайплайн «сирий корпус діалогів → структуровані інсайти → готовий промпт»: з 3000 діалогів не «почитати очима», а автоматично витягти знання і скласти developer-message під конкретний бізнес.

Як я це бачу (на готових інструментах, як ви й хочете):

- препроцес JSON-діалогів + ШІ-розмітка кожного: тип продукту, результат (успіх/провал), чи був перехід на живого менеджера;
- map-reduce екстракція (3000 діалогів в один контекст не влізуть): батчами тягнемо факти бізнесу → дедуп → консолідована база знань (доставка, оплата, реквізити, графік);
- кластеризація за типами продуктів і ситуацій (embeddings) → типовий сценарій розмови для кожного кластера;
- детекція патернів, де потрібен живий менеджер (скарги, складні та юридичні питання);
відбір еталонних вдалих діалогів і характерних невдалих як анти-прикладів;
- складання всього у структурований промпт за шаблоном, готовий лягти у ваш prompt_id.

Надійність екстракції дають structured outputs (відповіді строго за JSON-схемою), а Batch API здешевлює прогін 3000 діалогів удвічі.

Це рівно та архітектура, яку я будую постійно: мої багатоагентні пайплайни заковтують великий «брудний» вхід (наприклад, цілу кодову базу), витягують структуровані знахідки і збирають фінальний структурований документ. Тут вхід — діалоги, вихід — промпт, механіка та сама.

Пропоную почати з платного пілота: проганяю вибірку (~200–300 діалогів одного бізнесу) і віддаю готовий чернетковий промпт + базу знань, щоб ви оцінили якість на малому, далі масштабуємо на повний обсяг та інші магазини. Орієнтир: 15 000 грн / 7 днів на пілот, повний обсяг — після нього.

P.S. До речі — генерація промпта і його тестування це по суті один цикл. Якщо буде треба, спокійно закрию і автоматичне тестування діалогів, щоб усе тримала одна людина. Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 30 днів

Реалізую ШІ-конвеєр аналізу JSON-масивів через Batch API від OpenAI або Google Vertex AI для дистиляції діалогів, автоматичного виділення edge-кейсів передачі чату людині та генерації системного промпту.

Чи плануєте ви використовувати векторну базу даних (RAG) для динамічного підключення знайденої бази знань, чи вся зібрана інформація має безпосередньо запікатися у фінальний prompt_id, лімітуючи контекстне вікно?

Бюджет і строки обговоримо в особистій переписці.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 7 днів

Привіт, я працював над системою аналізу продажних діалогів для e-commerce платформи з 15000+ повідомлень, де автоматизував створення AI-промптів та підвищив конверсію на 23%

Цікаво, як ви плануєте обробляти контекст довгих діалогів та чи потрібно враховувати емоційний тон клієнтів при формуванні промптів?

Пропоную зв'язатися, я безкоштовно проконсультую вас з технічної сторони та складемо план розробки + розповім про мою команду!

Бюджет: 15000 UAH Термін: 7 днів

Можу взяти ваше замовлення. Уточніть:
1. Який приблизний середній розмір одного діалогу та загальний обсяг даних у JSON?
2. Потрібно формувати лише готовий prompt_id чи також окремо структурувати базу знань, сценарії та правила ескалації?
3. Які моделі OpenAI використовуєте зараз у SaaS-платформі?
4. Результат має генеруватись одноразово при підключенні нового клієнта чи автоматично оновлюватись на основі нових діалогів?
5. Чи є розмічені приклади вдалих/невдалих діалогів, чи їх також потрібно визначати автоматично?

Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів

у нас вже є практично готове рішення для такої задачі - можна швидко адаптувати під ваш SaaS і запустити перший робочий варіант ))

по бюджету 1000 грн, ну да, тут нюанс - цього вистачить радше на консультацію або короткий розбір підходу, а не на реалізацію механізму аналізу 3000 діалогів і генерації промпту.

для першого етапу я б пропонував зробити прототип за 7 днів - аналіз json, витяг бази знань, сценаріїв, причин передачі на живого менеджера, прикладів вдалих і невдалих діалогів, а також збірка готового developer message для OpenAI.

РЕалізаційно бачу це як пайплайн з кількох кроків - очищення діалогів, кластеризація тем, витяг правил бізнесу, окремий аналіз продажних патернів, перевірка суперечностей, потім генерація промпту і тест на контрольній вибірці.

тут важливо не просто попросити модель прочитати всі діалоги, бо вона намалює красивий текст і піде пить чай, а побудувати повторюваний процес з оцінкою якості.

працювали з близькими задачами по ШІ, автоматизації та SaaS.
- https://business.ingello.com/vorfahr - схожий за логікою AI-автоматизації і бізнесових сценаріїв
- https://business.ingello.com/fractal - про агентні процеси і складні автоматизовані ланцюжки
- https://business.ingello.com/tts - приклад роботи з AI-комунікацією і голосовими сценаріями

головна сторінка по нашому підходу для біржі - https://systems-fl.ingello.com/ua

потрібно буде від вас - приклад json, бажано 50-100 діалогів для тесту, поточний prompt_id або його текст, опис формату фінального промпту і критерії, за якими ви вважаєте відповідь ШІ менеджера вдалою.

уточню два моменти.
- чи потрібно генерувати тільки промпт, чи ще й автоматично тестувати його на історичних діалогах
- у вас діалоги вже розмічені як вдалі або невдалі, чи це теж потрібно визначати автоматизовано

можемо обговорити тут деталі і швидко перейти до прототипу - я на звязку (: Розгорнути

Бюджет: 11111 UAH Термін: 1 день

Добрий день, Олександр.
Сильна постановка задачі!

Я працював із OpenAI API, побудовою AI-асистентів та системами аналізу чатів.
Для реалізації я б дивився в сторону:
➡️ OpenAI API
➡️ RAG для витягнення знань
➡️ Gemini 2.5 / GPT-4.1 для семантичних аналізів

Допоможу як з архітектурою, так і з реалізацією MVP.
Напишіть мені, я надам оцінку проекту.

Дякую, гарного дня Розгорнути

Бюджет: 1200 UAH Термін: 3 дні

Дуже цікава задача, особливо сама ідея перетворювати “живі” Instagram/Telegram діалоги в готовий prompt для AI sales manager без участі власника бізнесу. Тут ключове — не просто згенерувати текст, а правильно витягнути патерни: knowledge base, сценарії продажу, тригери для escalation на людину та невдалі кейси.

Я працював з AI-консультантами для Instagram Direct, автоматизацією комунікації та prompt engineering під sales/funnel логіку. Для такої системи я б дивився в сторону OpenAI + structured extraction pipeline: спочатку класифікація діалогів, потім extraction intent/scenario patterns, після цього — генерація фінального developer prompt через predefined framework.

Також важливо окремо обробляти “bad dialogs”, бо саме вони часто показують, де AI не повинен імпровізувати.

Можу допомогти продумати архітектуру цього механізму, вибір AI інструментів та реалізацію extraction/generation pipeline під вашу SaaS платформу.

Бюджет: 22000 UAH Термін: 12 днів

Доброго дня!

Pipeline на Python: (1) кластеризація 3000 діалогів за topic/intent через text-embedding-3-large + UMAP/HDBSCAN, (2) витяг знань через Claude Opus 4.7 з structured output по 4 категоріях (база знань / сценарії / ескалаційні ситуації / good vs bad examples), (3) синтез системного промпту через meta-prompting на GPT-5.5 з grounding на витягнуті патерни, (4) валідація на holdout 10% діалогів - перевіряємо чи новий промпт відтворює реальні відповіді менеджерів.

Готові інструменти до використання: OpenAI Evals (нативна валідація промптів) + Microsoft PromptWizard (auto-optimization). Готового SaaS, який робить точно це з 3000 IG-діалогів, на ринку немає - потрібен кастом, але архітектура чітко визначена.

Тиждень тому зайняв 3-тє місце соло на AI Agent Olympics Hackathon Milan AI Week 2026 (найбільша AI-подія Європи, 731 команда, 2382 учасників). Full-time AI engineer 1+ рік. MSc Strategic PM, PRINCE2 - структура і документація в кожному проєкті.

Ціна: 22 000-30 000 грн залежно від кількості product verticals, срок 12-16 днів.

Бюджет: 2000 UAH Термін: 1 день

Вітаю! Ми — команда розробників та спеціалістів із комунікацій у соціальних медіа з 4-річним практичним досвідом. Створення ефективного промпту на основі реальних діалогів вимагає не просто технічного написання інструкції, а глибокого розуміння психології клієнта та SMM-практик. Ми проведемо повний аудит наданих чатів, структуруємо типові запити користувачів та розробимо гнучкий промпт, який дозволить ШІ-агенту закривати клієнтів на цільову дію так само ефективно, як це робить топовий менеджер. Окрему увагу приділимо безпеці даних та виключенню сценаріїв, коли клієнт може збити ШІ з пантелику. Давайте обговоримо обсяг діалогів для аналізу в особивих повідомленнях!

Бюджет: 10000 UAH Термін: 20 днів

Доброго дня, Олександр!

Я спеціалізуюся на розробці та проєктуванні AI-рішень і SaaS-платформ, з акцентом на автоматизацію бізнес-процесів, які зараз робляться вручну. Працюю з LLM (OpenAI / Google / Microsoft) і архітектурами, де штучний інтелект самостійно аналізує дані та формує робочі сценарії для продукту.

Для того щоб сформувати для вас об’єктивну пропозицію по реалізації, хотів би уточнити кілька моментів:

- Чи вже визначена структура того, як зараз виглядають “успішні” промпти, які використовуються в продакшені?
- Чи є у вас розмітка або хоча б часткова класифікація діалогів (успішні / неуспішні / продаж / підтримка)?
- Яка інфраструктура зараз використовується для обробки даних (backend, черги, storage)?
- Чи планується цей модуль як окремий сервіс всередині SaaS або як частина існуючого бекенду?

Після ваших відповідей зможу вже точно оцінити складність реалізації, запропонувати архітектуру рішення та орієнтовні терміни/вартість.

Я б запропонував реалізувати це як окремий AI-пайплайн всередині вашої SaaS-платформи, де діалоги проходять етапи обробки, структурування та генерації prompt’а без участі людини. По суті це буде система, яка перетворює сирі чати клієнтів у готову “логіку поведінки” AI-менеджера, яку можна одразу використовувати в продакшені.

Олександр, пропоную обговорити деталі в особистих повідомленнях, щоб я міг запропонувати більш точну архітектуру під вашу поточну платформу і показати, як це можна реалізувати без ручної роботи команди і постійних правок промптів. Розгорнути

Бюджет: 22000 UAH Термін: 7 днів

Привіт! Розумію задачу - потрібно побудувати pipeline, який з сирих діалогів автоматично генерує структурований промпт для ШІ-менеджера.

Мій підхід:
- Чанкінг та векторизація діалогів (OpenAI Embeddings + кластеризація) для виділення патернів: FAQ, сценарії, стоп-ситуації
- GPT-4o з structured outputs для витягування бази знань, скриптів і прикладів у JSON
- Автоматичне формування фінального prompt_id через OpenAI Prompt Management або збереження як developer message

Реалізовував схожі речі: RAG-системи, аналіз чатів, автоматизацію промптів під бізнес. Можу показати приклад пайплайну на ваших тестових даних.

Готовий обговорити деталі - напишіть, скільки діалогів у середньому і який формат JSON на виході зараз.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 3 дні

Привіт! Я уважно ознайомився з вашим проектом і готовий розпочати роботу. Гарантую якісне та своєчасне виконання.

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

Звісно, маю досвід розробки таких рішень. Використовую GPT‑4/OpenAI API, LangChain/LLamaIndex для обробки 3000 діалогів: витягуємо базу знань, сценарії, критерії переходу до живого менеджера, аналіз успішних і неуспішних чатів. Після підготовки векторної сховища – генерую промпт, що включає всі ключові сценарії і інструкції. Результат – готовий prompt_id, який можна імпортувати у вашу SaaS‑платформу без залучення власника.