Високонавантажена система

Бюджет: 2500 USD Термін: 21 день

Здравствуйте. Спроектирую і розгорну highload-архітектуру backend-а на Python (FastAPI, Celery/Redis, PostgreSQL/VectorDB) з інтеграцією мультимодальних моделей (CLIP / Gemini Flash / Qwen-VL) та Telegram/WhatsApp API.

Векторний пошук & LLM: Для пошуку по фото і тексту одночасно реалізую генерацію єдиних ембеддингів з збереженням у Qdrant / Milvus. Це забезпечить видачу каталогу одягового рітейлу з відгуком субсекундного рівня (

Бюджет: 2500 USD Термін: 45 днів

Візьму перший production-MVP мультимодального пошуку: завантаження фото та тексту, об'єднаний пошук, LLM-ранжування, API та інтеграція з месенджером через персонального асистента.

Архітектуру розділю на сервіс пошуку, векторний індекс, чергу обробки та агентський шар — щоб далі масштабувати навантаження без переробки ядра.

Термін: 45 днів. Вартість першого етапу: $2 500.

Каталог одягу та розмічені дані вже доступні через API або вивантаження?

Бюджет: 2500 USD Термін: 60 днів

Доброго дня.
Реалізую високонавантажений бекенд на NestJS з інтеграцією LLM та мультимодального пошуку за фото і текстом, а також підключенням персонального AI-асистента до месенджерів. Для роботи з кількома AI-моделями пропоную використовувати OpenRouter.ai, що дозволить легко перемикатися між моделями та масштабувати систему без прив'язки до одного провайдера.
Готовий обговорити деталі та розпочати роботу. Буду радий співпраці.

Бюджет: 2500 USD Термін: 30 днів

Доброго дня.

Я розробник NodeJS. Готовий взятися. Пишіть, обговоримо.

Бюджет: 2400 USD Термін: 14 днів

Доброго дня, понад 5 років у розробці, складні highload-сервіси з AI на SaaS - саме моє.

Свій проєкт Throngwatch зробив самостійно: це SaaS-аналітика з AI-звітами для Discord, повний стек від архітектури до запуску.

Можемо стартувати з MVP: мультимодальний пошук одягу (фото+текст), інтеграція LLM, особистий агент-асистент у месенджері, продуманий бекенд для високого навантаження. Весь стек - from scratch, Node.js/React, деплой під трафік. На базову версію орієнтовно 2-3 тижні; точна вартість після кількох уточнень або в особистих.

Які месенджери в пріоритеті для інтеграції? Чи потрібен окремий кабінет адміністратора для керування й аналітики?

Чекаю повідомлення в особистих!

Бюджет: 2500 USD Термін: 14 днів

Бюджет 2500 USD я би закладав на перший інженерний етап - архітектура, технічна модель, прототип мультимодального пошуку та оцінка production-версії. Повна highload-система з LLM, пошуком за фото та текстом, агентом у месенджерах, чергами, векторною базою, моніторингом та нормальною безпекою буде окремим етапом і, швидше за все, помітно вище за бюджетом.

По реалізації я би йшов не від красивого демо, а від якості пошуку та вартості запиту. Спочатку перевіряємо пайплайн - фото товару, текстовий запит, ембеддинги, ранжування, фільтри, відповіді агента, ліміти та сценарії в месенджерах. Потім вже упаковуємо це в стабільну архітектуру з чергами, кешем, логуванням, адмінкою та метриками якості. Інакше можна швидко отримати дорогу іграшку, яка шукає за натхненням, а рахунок за модель теж з характером =/

Питання для точної оцінки
> який каталог одягу планується на старті - кількість товарів, фото, атрибути, частота оновлення
> месенджери потрібні які саме - Telegram, Viber, WhatsApp, Instagram, Facebook Messenger чи інший набір

Схожі кейси Ingello
> https://business.ingello.com/vorfahr - AI та автоматизація процесів з агентною логікою
> https://business.ingello.com/fractal - складна AI-архітектура та системна автоматизація
> https://business.ingello.com/carveli - e-commerce логіка, каталог та продуктова система

Головний профіль під FLH
> https://systems-fl.ingello.com Розгорнути

Бюджет: 2500 USD Термін: 7 днів

Вітаю, я недавно робив схожий сервіс з пошуком і Telegram-агентом: розширений пошук з фільтрацією, інтеграція Telegram API, ролевий доступ, сповіщення та адмінка. Мультимодальний сценарій, коли запит іде текстом і картинкою разом, лягає на LLM-шар зверху цього пошуку.

Якщо асортимент великий і росте, варто одразу закладати векторний індекс по фото і тексту, це тримає час відповіді пошуку стабільним під навантаженням.

Скільки позицій в каталозі на старті і який очікуваний потік запитів у пік? І звідки беруться зображення товарів, це власна база чи парсинг зовнішніх джерел?

Пропоную зв'язатись, заразом накидаю схему рішення під мультимодальний пошук і агента в месенджерах, з розкладкою на LLM і highload-частину.

Бюджет: 2500 USD Термін: 30 днів

Доброго дня!

Я можу розробити такий highload-сервіс, який за фото та текстом буде знаходити одяг у каталозі, працюючи як персональний агент прямо в тг або будь-якому іншому месенджері.

Саме ядро — пошук за фото — я вже збирав: Telegram-бот з CLIP visual search по каталогу товарів (фото на вході → схожі позиції з каталогу).

Що ще з цього закриваю:
- Highload — архітектурив production-систему на 2.5М замовлень / 14К+ активних юзерів на місяць з real-time (таксометр і активне замовлення);

окремо піднімав ML-моделі на GPU-інфре (VastAI, Kaggle, multi-GPU) як сервіси.

- Мультимодальність/CV — оркестрував 6 foundation-моделей (CLIP, SAM, Florence-2, Grounding DINO, Flux) на fashion-зображеннях, не тільки базовий CLIP-лукап.

- Агент + LLM — мульти-агентні системи з нуля, оркестрація Claude/Mistral/Qwen/GPT-OSS; окремо LLM-пайплайн на маркетплейсі одягу.

Пара питань, щоб оцінити предметно:
- Масштаб — розмір каталогу і запитів/сек в піку?
- Фото і текст ранжуються спільно (гібрид), чи фото → кандидати → текст?
- Які месенджери, і каталог ваш чи зовнішній?

Система велика, тому вважав би поетапно; точну вилку — після обговорення всіх деталей.

Працюю через Бізнес Сейф. Розгорнути

Бюджет: 2500 USD Термін: 30 днів

Вивчив задачу: мультимодальний пошук за фото та текстом одночасно, інтеграція в месенджери, LLM-агент. Це цікава та нетривіальна система, де важливо правильно організувати пайплайн від вхідного запиту користувача до відповіді агента.

У мене близько 3.5 років комерційного досвіду в fullstack-розробці, працював зокрема над B2B e-commerce та продуктами з високими вимогами до архітектури. Стек: TypeScript, NestJS, PostgreSQL, Vue/Nuxt, React/Next.js. Розумію, як будувати модульні системи з DI, де компоненти (векторний пошук, LLM-оркестрація, адаптери месенджерів) не переплітаються між собою і легко масштабуються.

Щодо highload-частини: критично правильно вибудувати черги завдань і кешування між embedding-моделлю та основним LLM, щоб під навантаженням не було вузьких місць. Щодо інтеграції в месенджери: краще проектувати через єдиний адаптерний шар, тоді додавання нового месенджера не ламає логіку агента.

Готовий обговорити деталі архітектури та обсяг робіт.

Бюджет: 3000 USD Термін: 30 днів

Привіт! Буду розробляти highload-систему з LLM для мультимодального пошуку одягу: фото + текст, з інтеграцією в месенджери через персонального асистента-бота. Маю досвід високонавантажених рішень з AI-інтеграцією та роботою з месенджерами.

Яку LLM-платформу плануєте використовувати для розпізнавання та семантичного пошуку за фото одягу?

Бюджет: 2500 USD Термін: 27 днів

Доброго дня, готовий розробити highload-систему для мультимодального пошуку одягу за фото та текстовим запитом з інтеграцією LLM та персонального агента в месенджерах. Маю релевантний досвід у Python backend, AI/LLM-інтеграціях, API, чергах, базах даних та побудові сервісів з урахуванням навантаження. Реалізацію бачу через Python/FastAPI для backend, окремий шар для обробки зображень та текстових запитів, чергу завдань, кешування та API для підключення месенджерів. Спочатку зафіксую архітектуру, сценарії пошуку та вимоги до навантаження, потім зберу MVP з подальшою оптимізацією за швидкістю, стабільністю та вартістю запитів до моделей. Для FastAPI/Python backend робив backend для проєкту: https://zem.center/ git: github.com/onyx144

Бюджет: 2500 USD Термін: 3 дні

Вітаю! Я ознайомився з проектом і готовий розпочати роботу. Впевнений, ви будете задоволені результатом.

Бюджет: 2500 USD Термін: 7 днів

Доброго дня, Nick!

У мене є досвід у розробці високонагружених систем та інтеграції з AI. Це дозволяє створювати ефективні рішення для мультимодального пошуку, що відповідають потребам сучасного ринку.

Розумію, що ви працюєте над створенням онлайн сервісу для пошуку одягу, що поєднує текстові запити та зображення. Це вимагає глибокого аналізу цільової аудиторії та технологій, щоб забезпечити високий рівень зручності для користувачів.

Для формування детальної стратегії пропоную наступні кроки:
1. Ознайомитися з технічними вимогами та архітектурою вашої системи.
2. Визначити ключові функції, які потрібно реалізувати для інтеграції з мессенджерами.
3. Провести аналіз конкурентів та ринку, щоб зрозуміти, які рішення вже існують.

Попередня вартість моїх послуг стартує від 400$ на місяць. Залежно від складності задач, терміни реалізації можуть варіюватися від 2 до 8 місяців.

У моєму профілі ви можете ознайомитися з прикладами реалізованих проектів: Freelancehunt

Пропоную обговорити ваш проект в приватних повідомленнях, щоб детальніше розглянути цілі та плани по розробці. Розгорнути

Бюджет: 2500 USD Термін: 30 днів

Доброго дня! Те, що описано — це насправді три великі задачі одразу: highload-інфраструктура, мультимодальний пошук (фото+текст одночасно) і агент-асистент у месенджері. За $2500 це не підняти цілком — і якщо чесно, "highload" взагалі рано обговорювати, поки немає реального навантаження, це не те, з чого варто починати.

Що пропоную по факту: MVP на існуючій мультимодальній моделі (ембеддинги по фото і тексту, векторний пошук по вашому каталогу) плюс Telegram-бот зверху з LLM для розуміння запиту — без навчання своєї моделі і без highload-архітектури, яка поки не потрібна. Схожу зв'язку (гібридний пошук, ембеддинги, векторна база) я вже писав руками у своєму проекті.

Скажіть, який у вас каталог — скільки товарів, чи є вже фото і описи в структурованому вигляді — і скажу конкретну ціну і термін по першому етапу.

Бюджет: 2500 USD Термін: 10 днів

Привіт!

Подивився опис проекту. Вже є розуміння, як це можна реалізувати.

Я б будував систему через мультимодальні ембеддинги, щоб одночасно враховувати фото і текст, а пошук працював швидко навіть при великому каталозі. LLM використовував би як інтелектуального асистента в месенджерах, а сам пошук виніс би в окремий сервіс, щоб його можна було масштабувати незалежно.

Перед розробкою запропоную архітектуру, щоб одразу закласти нормальну продуктивність і уникнути проблем при зростанні навантаження.

Якщо вже є переваги по стеку або якісь готові напрацювання — можу підлаштуватися. Якщо ні, допоможу підібрати оптимальне рішення.

Буду радий обговорити деталі проекту. Розгорнути

Бюджет: 2500 USD Термін: 14 днів

у нас вже є практично готове схоже рішення по іі-агентам і пошуковим системам, його можна швидко адаптувати під одяг і месенджери
пропоную обговорити деталі тут, я на зв'язку ))

по термінах - за 10-14 днів можна зробити робочий технічний прототип
в нього я б заклав мультимодальний пошук по фото і тексту, векторний пошук, базову вітрину товарів, персонального агента і інтеграцію з першим месенджером

по архітектурі я б розділив систему на ingestion товарів, обробку зображень, ембеддинги, пошук, LLM шар агента, чергу завдань і адмінську частину для контролю якості видачі
так потім буде простіше масштабувати навантаження і не переписувати все з нуля

потрібно уточнити 2 моменти
- який каталог товарів і скільки позицій очікується на старті
- які месенджери потрібні першими - Telegram, Viber, Instagram, WhatsApp чи інший канал

схожі кейси
- https://business.ingello.com/vorfahr - AI і автоматизація бізнес-процесів
- https://business.ingello.com/fractal - агентна архітектура і складні сценарії
- https://business.ingello.com/prime-eva - e-commerce і системна робота з товарними даними

наш профіль по таким системам - https://systems-fl.ingello.com Розгорнути

Бюджет: 2500 USD Термін: 3 дні

Мультимодальний пошук — це зв'язка моделі типу CLIP для ембеддингів фото та тексту і векторної бази Qdrant, яка під навантаженням швидко знаходить схожі товари.

Зроблю індексацію каталогу одягу, обробку запиту фото та тексту одночасно, черги та кеш для highload, і агента на LLM для діалогу в месенджері з уточненням розміру та кольору. Прототип пошуку буде готовий за 3 дні.

Підкажіть, який месенджер перший і чи є вже каталог товарів з фото?

Бюджет: 2500 USD Термін: 14 днів

Привіт! У мультимодальному пошуку критично важливо правильно налаштувати кешування векторних ембеддингів, щоб LLM не перевантажувала GPU при кожному запиті одягу. Я створював подібні розподілені системи.

Яку базу даних плануєте для векторного пошуку (наприклад, Pinecone або Milvus)?

Давайте зв'яжемося, запропоную архітектурний план оптимізації навантаження.