Створити безпечну локальну AI систему (LLM, RAG та AI агенти)

Бюджет: 27000 UAH Термін: 40 днів

Вітаю. Спроєктую безпечну ізольовану AI-екосистему на базі локальної LLM (Llama/Mistral) та RAG-пайплайну для автоматизації ваших бізнес-процесів. Архітектуру ядра зберу на Python (FastAPI + LlamaIndex), а векторний пошук із жорстким цитуванням джерел налаштую через Qdrant для повного усунення галюцинацій. Маю глибокий досвід розробки високонавантажених архітектур зі суворою ізоляцією даних (створював складні торгові MAM-термінали та Web3-трекери з миттєвою обробкою пулів даних). Всі модулі індексації, OCR-обробку PDF/DOCX та AI-агентів для аналізу стенограм ізолюю в Docker-контейнерах і розгорну на вашому Linux VPS.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 10 днів

Вітаю!
Я Олег, проектний менеджер Business Atlas (офіційні партнери n8n). Наша команда спеціалізується на розробці та розгортанні локальних AI-систем, RAG-архітектур та приватних мультиагентних екосистем (50+ реалізованих проєктів).
Побудуємо для вас повністю автономну, безпечну та self-hosted ШІ-платформу з локальними LLM, RAG-пайплайном та агентами для обробки документів і транскриптів.
1. Запропонований стек та архітектура
Локальне ядро (Local LLM): Розгортання DeepSeek / Llama 3 через Ollama / vLLM у Docker-контейнерах на виділеному VPS (повна приватність).
RAG & Vector DB: LlamaIndex + Qdrant / Supabase (pgvector) з управлінням метаданими, дедуплікацією, версійністю та суворим цитуванням джерел.
OCR & Парсинг документів: Автоматизовані пайплайни обробки PDF, DOCX, XLSX, TXT та транскриптів зустрічей.
Агенти та API: FastAPI-мікросервіси + self-hosted n8n для оркестрації агентів (резюме зустрічей, витягування Action Items, клієнтські знання).
Безпека та ізоляція: Строгий контроль доступу (RBAC), авторизація, SSL/WireGuard для захисту портів.
1. Наш досвід та портфоліо
Розгортання локального AI-конвеєра в Docker на базі Ollama (Llama 3/Mistral) для безпечної обробки внутрішніх даних.
RAG-пайплайн і векторний шар (3000+ SKU) на базі Qdrant для семантичного пошуку.
Інтелектуальний парсинг первинної документації, PDF-виписок та медичних замовлень.
Асистенти для автоматичного нотування ефірів, витягування задач та синхронізації з CRM.
1. Етапи, терміни та вартість
Discovery & Infra (ТЗ, VPS, Docker, n8n, Local LLM): 7-10 днів — $600 - $900.
RAG & Doc Pipeline (індексація PDF/XLSX, OCR, цитування джерел): 14-20 днів — $2 000 - $3 500.
Agentic Workflow (агенти зустрічей, витягування дій, FastAPI/Web UI): 14-20 днів — $2 000 - $3 500.
Загалом: 7-9 тижнів | $4 600 - $7 900 + 14 днів техпідтримки.
Напишіть в особисті — обговоримо деталі для старту! Розгорнути

Бюджет: 10000 UAH Термін: 7 днів

Вітаю, Анастасіє!

Можу взяти перший етап: спроєктувати та розгорнути базове ядро self-hosted AI-системи з локальною LLM, RAG-пошуком по документах і відповідями з посиланнями на джерела.

Мій профіль близький до цієї задачі: працюю з Python, Linux, Docker, локальним AI inference, ONNX Runtime, LLM-інтеграціями, STT/TTS-пайплайнами та embedded/edge AI системами. Розробляв AI voice assistant платформу з wake-word detection, VAD, speech-to-text, text-to-speech, local LLM inference та deployment на Linux-пристроях. Тому добре розумію не лише API-рівень, а й практичні питання деплою, швидкодії, стабільності та роботи моделей у контрольованому середовищі.

Як би я почав:

1. Підібрав би реалістичний стек під ваш VPS/сервер: Ollama / llama.cpp / vLLM для локальної LLM, Python + FastAPI для backend, Qdrant або PostgreSQL + pgvector для векторного пошуку, Docker для deployment.

2. Зібрав би RAG-ядро: завантаження документів, chunking, embeddings, metadata, дедуплікація, індексація, пошук релевантних фрагментів і генерація відповіді тільки на основі знайдених джерел.

3. Додав би citation-based відповіді, щоб система не просто відповідала, а показувала, з якого документа взята інформація. Якщо відповіді в базі немає — модель має чесно повідомляти про це.

4. Заклав би архітектуру під наступні етапи: OCR для PDF, DOCX/XLSX/TXT, стенограми зустрічей, meeting summaries, task extraction, контроль доступу, історія запитів і ізоляція даних клієнтів.

Я пропоную не будувати всю платформу всліпу одразу, а почати з першого контрольованого етапу: RAG-core + локальна LLM + тест на ваших реальних документах. Після цього буде зрозуміло, яка модель підходить, які вимоги до сервера, як краще будувати агентний шар і скільки часу займе повна система.

Оцінка першого етапу: 7 днів.
Вартість першого етапу: 10 000 грн.

Після першого етапу зможу дати точну оцінку повної реалізації по milestones. Розгорнути

Бюджет: 12000 UAH Термін: 7 днів

Привіт, Анастасіє,

Це саме той тип системи, який я створюю щодня — я керую маленькою AI студією, де я самостійно розробляю та експлуатую виробничі платформи RAG/агентів (не API обгортки): самостійно розгорнутий продукт знань-Q&A з відповідями з посиланнями на джерела на основі живої документної бази, плюс внутрішній шар оркестрації агентів для автоматизації робочих процесів. Стек тісно перекривається з тим, що ви вказали: FastAPI, Docker, Qdrant/FAISS, інгестія в стилі LlamaIndex з OCR для PDF, та локальне/відкрите розгортання LLM на VPS.

Для такої системи я б почав з визначеного першого етапу, а не зобов'язувався до повної платформи наосліп: налаштувати основний RAG конвеєр (інгестія документів, включаючи OCR, індексація/дедуплікація, векторне сховище) на зразку ваших реальних документів, підключеному до локального LLM з відповідями з посиланнями на джерела, які ви можете протестувати від початку до кінця. Коли це буде підтверджено, ми додамо агента для транскрипції зустрічей, витягування резюме/дій, контроль доступу та інтерфейс запитів як окремі етапи — кожен з власним результатом та перевіркою, оплачений через FH Safe.

Одне питання перед тим, як я визначу пізніші етапи: приблизно який обсяг документів / кількість користувачів повинна підтримувати система, і чи маєте ви цільовий бюджет для повної розробки? Це визначає, чи може локальний LLM комфортно працювати на одному VPS або потребує хостингу з підтримкою GPU, що змінює як архітектуру, так і вартість.

Радий поділитися прикладами продуктів RAG/агентів, які я створив, коли ми обговоримо деталі.

З найкращими побажаннями,
Стаc Розгорнути

Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів

Привіт. У мене є досвід з RAG, Python, Langchain тощо. Я готовий до співпраці!

Бюджет: 18000 UAH Термін: 14 днів

Привіт! Я створив самостійно розгорнуті системи RAG на Python — локальні LLM (Llama/Mistral через Ollama/vLLM) за допомогою FastAPI, з індексацією LlamaIndex та Qdrant для векторів, все упаковано в Docker на Linux VPS. Для транскрипцій зустрічей та витягування дій я запускаю невеликий агентський шар поверх того ж самого пошуку, з цитатами, витягнутими безпосередньо з вихідних частин, щоб зменшити галюцинації. Одна річ, яка формує всю архітектуру: приблизно скільки документів та користувачів ми індексуємо, і чи потрібна вам жорстка ізоляція даних між клієнтами (окремі колекції/орендарі) чи один спільний індекс підходить? Я б почав з індексації + основи RAG і розвивався б звідти. Приблизно 14 днів.

Бюджет: 18000 UAH Термін: 14 днів

Привіт, Анастасіє,

Я можу побудувати першу стадію системи, готову до виробництва: приватне завантаження документів, локальне розгортання LLM, RAG з посиланнями на джерела, базовий контроль доступу та Docker API на вашому сервері.

Відповідна робота:
• youtube_helper: асистент RAG у Telegram з FAISS, векторними вбудовуваннями Gemini, гібридним пошуком векторів + ключових слів, вибором контексту MMR та запланованим завантаженням.
• lexai: український юридичний AI асистент з обґрунтованим пошуком по судовим рішенням.
• edrsr-ai-server: платформа черг і робітників на Node/Postgres для асинхронного аналізу документів.
• fasttravel: виробнича стек на основі Docker з CI/CD, моніторингом, резервними копіями та перевірками безпеки.

Я б почав з реального зразка документа та набору для оцінки. Конвеєр нормалізував би PDF, DOCX, TXT, XLSX, вихід OCR, метадані, версії та дублікати перед індексацією. Відповіді вимагали б отриманих доказів і повертали б посилання на джерела. Межі орендарів та авторизація були б спроектовані перед додаванням агентів.

Моя пропозиція становить 18,000 грн і 14 днів для Фази 1: розгортання, завантаження для зазначених форматів, Qdrant або pgvector, цитоване RAG, точка доступу FastAPI або простий веб-інтерфейс, налаштування Docker, тести та документація. Агентів для підсумків зустрічей та дій можна буде додати як окрему прийняту віху.

Ключове питання щодо розміру - це очікуваний обсяг корпусу, кількість одночасних користувачів та доступні CPU/GPU/RAM. Це визначає, чи достатньо Ollama/llama.cpp, чи виправдане використання vLLM на сервері з GPU. Розгорнути

Бюджет: 5000 UAH Термін: 7 днів

Добрий день. Займаюсь саме цим щодня: у мене в проді власна мультиагентна AI-система — 100 000+ рядків Python (FastAPI), 750+ API-ендпоінтів, 1000+ автотестів.
Що в ній реалізовано (все — власний код, покажу наживо):
Оркестратор: 19 спеціалізованих агентів, задачі як граф залежностей — паралельні хвилі.
Агенти : Planner → Specialist → Reviewer → Critic → Finalizer.
Роутер моделей: вибір моделі за складністю задачі, мультипровайдерність (OpenAI-сумісні API, Gemini, Groq, DeepSeek) з автоматичним fallback, обліком квот і успішності моделей. Інтегровані Telegram Discord боти
Готовий показати систему наживо.

Бюджет: 9000 UAH Термін: 7 днів

Вітаю!

Готовий взяти перший етап: розгорнути ядро self-hosted AI-системи — локальна LLM + RAG-пошук по документах з цитованими джерелами.

Мій стек — Python + FastAPI, є завершений проєкт Carshering-FastAPI (https://github.com/idelzss/Carshering-FastAPI) з бекендом, авторизацією та роботою з БД. Також маю практичний досвід LLM-пайплайнів у продакшні: у instagram_post_proj (https://github.com/idelzss/instagram_post_proj) інтегрував кілька провайдерів (Groq, DeepSeek, Gemini) з маршрутизацією запитів і генерацією структурованих промптів — тобто знаю не з теорії, як тримати такий пайплайн стабільним.

План першого етапу:

1. Підбір стеку під ваш VPS: локальна LLM (Ollama/llama.cpp) + FastAPI + векторна база (Qdrant або pgvector).
2. Базовий RAG-контур: завантаження документів → чанкінг → embeddings → пошук релевантного контексту → генерація відповіді строго на його основі.
3. Цитування джерел у відповідях, з чесним "немає в базі", якщо контексту не знайдено.
4. Архітектура з запасом — щоб OCR, стенограми, агентний шар і розмежування доступу лягали зверху без переробки ядра.

Пропоную перевірити підхід одразу на ваших реальних документах, а не проєктувати систему наперед у вакуумі — так буде видно, яка модель і інфраструктура реально потрібні.

Термін: 7 днів. Вартість: 9 000 грн.

Після цього дам точну оцінку решти milestone'ів. Готовий показати код обох проєктів — коли зручно поговорити? Розгорнути

Бюджет: 10000 UAH Термін: 14 днів

Зберу вам систему поетапно: спершу RAG-ядро (інгестія PDF з OCR, DOCX, XLSX, дедублікація, Qdrant, відповіді з цитатами через локальну модель на Ollama або vLLM), потім агенти для стенограм (резюме, витяг задач), далі FastAPI з контролем доступу та ізоляцією даних клієнтів. Кожен етап окремо здається і тестується на ваших реальних документах через Сейф.

Мій RAG у проді можна потикати прямо зараз: знайдіть у телеграмі бота auth_ai_radar_bot. Гібридний пошук (семантика + BM25 з ре-ранкером), бот відповідає тільки по своїй базі з посиланням на джерело, а коли відповіді в базі нема, чесно відмовляється замість галюцинації. Той самий патерн ляже в основу вашої бази знань. Приклад агентного шару теж живий: research-agent на HuggingFace Spaces, профіль BlankD1 (LangGraph, tool use).

Стек під ваш список: Python, FastAPI, Docker, Qdrant, LlamaIndex або LangChain, Llama/Mistral/Qwen локально, Linux VPS.

Зможемо обговорити всі деталі по обсягах документів, серверу і мові бази в чаті

Бюджет: 15000 UAH Термін: 12 днів

Доброго дня, Анастасіє! Розгорну локальну LLM (Llama/Mistral/Qwen) на VPS через Docker, зберу RAG-пайплайн (LlamaIndex/LangChain + векторна БД типу Qdrant/Chroma) з підтримкою PDF/DOCX/TXT і транскриптів зустрічей, з чіткою ізоляцією даних клієнтів. Додам агентів для обробки стенограм, резюме зустрічей і витягування дій, API або простий веб-інтерфейс для запитів, відповіді з цитуванням джерел для мінімізації галюцинацій. Уточніть, будь ласка, орієнтовний бюджет на VPS/хостинг - це визначить, які моделі реально піднімати локально.

Бюджет: 1166 UAH Термін: 10 днів

Я керую виробничою системою RAG з латентністю менше 80 мс, частково пропускаючи накладні витрати MCP-інструментів для гарячого шляху - гібридний пошук проходить через спеціальний HTTPS порт з моделями, підключеними безпосередньо до нього.
Шар пам'яті: 5 шарів (2 когнітивні, 1 на основі графів) плюс фоновий демон, що обробляє вбудовування, ранжування, NER та синхронізацію SQL до векторів в реальному часі. Локальне хостинг LLM: 3 моделі наразі в виробництві, ~8 протестовані з часом - вибір на основі реального порівняння, а не за замовчуванням.

Також: близько 2 років як тренер/ревізор AI для Scale AI та Meta AI в рамках кількох проектів з NDA - оцінка виходу моделей на рівні, який більшість розробників ніколи не бачить, що безпосередньо впливає на те, як я проектую логіку посилань на джерела, щоб мінімізувати галюцинації.

Виробничі розгортання працюють на Hetzner (Docker + Coolify), включаючи одне, що обробляє повну білінг та безпеку журналювання через авторизацію Supabase на ~15 таблицях - безпосередньо пов'язано з вашими вимогами до ізоляції даних. Транскрипти зустрічей -> резюме -> дії природно вписуються в цю структуру - у мене вже є 10-15 агентських інструментів у виробництві для такого роду завдань.

Одна річ, на якій потрібно узгодитися на початку: ваш бюджет на VPS/хостинг обмежує доступну пам'ять/VRAM, що визначає, які моделі з відкритою вагою є життєздатними локально і формує всю архітектуру. Це стає неактуальним лише з необмеженим бюджетом. Отже, реальна точка відліку: який діапазон бюджету і які технічні характеристики зафіксовані?

Тариф: €22/год - терміни слідують, як тільки вище стане зрозумілим. Встановлена ціна та умови визначені через вимоги платформи і потребують обговорення.

Радий пройти через архітектуру в особистій бесіді. Розгорнути

Бюджет: 20000 UAH Термін: 14 днів

Вітаю! Мене дуже зацікавив ваш проєкт зі створення приватної ШІ-екосистеми.

Моя ключова перевага для цієї задачі полягає в тому, що я не лише Python-розробник, який працює з LLM, але й маю міцний бекграунд в адмініструванні Linux-серверів. Це означає, що я розумію, як правильно ізолювати середовище, налаштувати Docker і гарантувати безпечне розгортання локальних моделей (Llama, Mistral, Qwen) на ваших VPS без ризику витоку даних.

Мій практичний досвід:
У своєму нещодавньому проєкті (автономний торговий бот) я реалізував складну архітектуру, яка включає безшовне перемикання між хмарними API та локально розгорнутими LLM.

Як я бачу реалізацію вашого RAG-пайплайну:

LLM Core: Локальне розгортання оптимізованої моделі на Linux VPS (Docker + FastAPI).

RAG & Векторна БД: Використання LlamaIndex + Qdrant (або Chroma) для швидкого семантичного пошуку по індексованим PDF/DOCX.

AI-Агенти: Створення окремих воркерів для парсингу транскриптів зустрічей та екстракції конкретних дій із чітким посиланням на джерела (щоб звести галюцинації моделі до нуля).

Ви можете переглянути якість мого коду та архітектурні рішення на моєму GitHub: https://github.com/hvoi/Testnet-binance-vision-AI

Оскільки проєкт об'ємний, пропоную розділити його на етапи (спринти). Готовий обговорити деталі першого етапу (наприклад, розгортання базового RAG для документів) та приступити до роботи. Розгорнути

Бюджет: 12000 UAH Термін: 7 днів

Привіт. Я уважно прочитав бриф. Вам потрібен самостійно розгорнутий стек ШІ: локальна LLM на вашому власному VPS, RAG-пайплайн з відповідями з посиланнями на джерела, завантаження документів для PDF з OCR, DOCX, XLSX та транскриптів зустрічей, плюс агенти для підсумків та витягування дій, все це за умов суворої ізоляції даних та контролю доступу.

Це близько до того, що я створюю щодня. У випущеному продукті я зібрав повний RAG-пайплайн на базі Qdrant з LLM як оркестратором та відповідями, що ґрунтуються на цитатах, щоб зменшити галюцинації, тому завантаження, розбиття, метадані та шар дедуплікації є знайомою територією. Для сервісної сторони я б запустив відкриту модель (Llama, Mistral або клас Qwen) на сервері, виставив би її через сервіс FastAPI, зберіг би все в Docker і забезпечив би ізоляцію для кожного клієнта на рівні зберігання та отримання, щоб один орендар ніколи не міг прочитати індекс іншого орендаря.

Щодо частини агентів, я б зберіг їх як маленькі, чітко визначені інструменти (прийом транскриптів, підсумки, дії, отримання знань), а не як один великий запит, що є більш надійним і легшим для тестування.

Кілька речей, які визначають архітектуру: приблизно скільки документів і який загальний обсяг ви очікуєте в перші місяці, і чи вже маєте цільовий сервер (тільки GPU або CPU), чи мені слід налаштувати модель під ваше обладнання? Буду радий обговорити план розгортання та посилення на дзвінку.