ИИ-агент технолога спортивного харчування

Бюджет: 25000 USD Термін: 30 днів

Дивіться, тут нюанс - оцінювати весь продукт одним числом рано, тому я б запропонував перший етап за 220000 грн і 30 робочих днів. В нього закладаю архітектуру, прототип агента, базу правил по 2-3 ринкам, перевірку готового складу, генерацію версії рецептури і базову документацію для технолога. Повна промислова версія з розширеною базою країн, журналом змін, ролями, джерелами і адмінкою буде вважатися окремо після проектування.

КОманда Ingello робила схожі ІІ-системи і корпоративні платформи. Тут важливо не просто підключити модель, а зробити регуляторну базу, перевіряємі джерела, валідацію дозувань і режим, де живий технолог залишається останнім рішенням. Інакше агент буде звучати впевнено, але помилятися там, де ціна помилки неприємна =)

> https://business.ingello.com/fractal - схожий по частині ІІ-агентів, покрокової логіки і перевірки рішень
> https://business.ingello.com/vorfahr - близько по автоматизації складного домену і продуктної логіки
> https://business.ingello.com/lita - опосередковано близько по медичним ІТ і акуратній роботі з даними

Уточню 2 речі - які ринки потрібні в першій версії - Європейський союз цілком, США, Канада, Британія - і які джерела норм вважати пріоритетними?
Чи потрібно зберігати історію версій рецептур, ролі технолога і керівника, експорт етикетки в PDF чи достатньо звіту в кабінеті?

Головна сторінка Ingello Systems для біржі - https://systems-fl.ingello.com Розгорнути

Бюджет: 19000 USD Термін: 10 днів

Доброго дня. Зберу програмного агента, який генерує рецептури спортпита під заданий тип продукту та країну, перевіряє склад на відповідність місцевим нормам і перераховує дозування при виході на новий ринок. Нормативку по країнах підключу як базу знань, щоб один і той же продукт коректно адаптувався під ЄС та США з урахуванням заборонених і обмежених інгредієнтів. Почну з робочого MVP на двох ринках, щоб ви оцінили якість, далі розширимо список країн і продуктів. Орієнтовно 19000 рублів і 10 робочих днів за MVP, точну оцінку дам після уточнення списку країн і джерел нормативки. Готовий розпочати відразу.

Бюджет: 5000 USD Термін: 35 днів

Вітаю! Мене звати Олег, я проектний менеджер автоматизації компанії Business Atlas. Ваша задача — це крутий масштабний кейс на стику FoodTech, ШІ та міжнародного комплаєнсу. Ми маємо великий досвід у побудові складних експертних систем із базами знань для ринків України, США та Європи (реалізовано понад 50 успішних проектів).
Ми будуємо архітектуру рішень на базі Low-code інструментів (Make, n8n) та CRM, що гарантує гнучкість, високу швидкість запуску та стабільність без переплат за важкий індивідуальний код.
Ось яке рішення ми реалізуємо для вашого ТЗ:
• ШІ-Технолог із базою знань (RAG-система): Ми підключимо Claude/GPT через воркфлоу в Make/n8n до структурованої бази даних законодавства різних країн (FDA, регламенти ЄС тощо). ШІ автоматично скануватиме ліміти дозувань та дозволені списки речовин під час генерації рецептури «з нуля» або перевірки готового складу.
• Адаптація під нові ринки: Система зможе в один клік взяти наявну рецептуру (наприклад, для США), порівняти її з нормами ЄС, підсвітити заборонені компоненти чи перевищення дозувань та запропонувати безпечні альтернативи на основі наукових даних.
• Генерація документації та етикеток: Агент автоматично розраховуватиме КБЖУ, формуватиме коректний текст для маркування та генеруватиме базові технічні специфікації для виробництва.
• Контроль фахівця (Human-in-the-loop): Проектуємо систему так, щоб ШІ видавав саме чернетку проекту рецептури з детальним обґрунтуванням, яку ваш живий технолог зможе легко перевірити, скоригувати та затвердити в єдиному зручному інтерфейсі (на базі Airtable або дашборду).
Напишіть мені в особисті повідомлення — обговоримо, які саме ринки та типи продуктів (протеїни, предтреніки) зараз у пріоритеті, і я запропоную архітектуру для швидкого старту!

Бюджет: 1500 USD Термін: 7 днів

Златослава, проект з урахуванням норм ЄС/США — це якраз задача, де критичні логіка, дані та перевіряємi правила. Можу допомогти зібрати архітектуру ІІ-агента: створення рецептури з нуля, перевірка складу по країні, адаптація під ринок, обмеження по інгредієнтах і дозуванням, а також формування даних для етикетки та базової документації. У мене 7 років у розробці веб-сервісів і додатків, вмію будувати складні системи і працювати з командою. Давайте обговоримо деталі.

Бюджет: 1500 USD Термін: 7 днів

Добрий день, Zlatoslava!

Вивчивши відгуки інших спеціалістів, хочу запропонувати допомогу у вашому проекті.

Я поки утримаюсь від пропозицій, оскільки важливо зрозуміти кінцеві цілі створення вашого ІІ-агента. Щоб запропонувати оптимальний варіант співпраці, уточніть, будь ласка:

- Терміни запуску проекту: швидке створення MVP чи є запас часу?
- Готове чи технічне завдання або є бачення майбутнього агента?
- Обсяг і категорії продуктів, які агент має охопити?
- Потрібна чи розробка на конкретній платформі або можна запропонувати рішення?

На вартість і терміни розробки впливають:

1. Інтеграція з законодавчими базами даних.
2. Складність алгоритмів для адаптації рецептур.
3. Наявність або відсутність технічного завдання.
4. Вимоги до інтерфейсу.
5. Підтримка різних типів продуктів.

На початковому етапі важливо сформувати остаточне бачення ІІ-агента. Це дозволить зрозуміти, які технології та функції можуть бути корисними, і як зробити продукт кращим. Такий підхід забезпечить відповідність законодавчим вимогам і зручність використання.

Ваш проект вимагає глибоких знань у сфері спортивного харчування та законодавства. Мій досвід в AI та веб-програмуванні допоможе створити рішення, що враховує всі нюанси.

Наступний крок - обговорити проект детальніше. Давайте зафіксуємо деталі в переписці або на зустрічі. Розгорнути

Бюджет: 250 USD Термін: 8 днів

Вітаю. Мене звати Володимир.

Я досвідчений розробник із 8-річним стажем у створенні веб-сайтів «під ключ», мобільних додатків та складних веб-систем.

Спеціалізуюся на розробці сучасних, адаптивних і високопродуктивних рішень. За 8 років практики я сформував глибокий технічний стек:

Frontend та інтерфейси: HTML, CSS, JavaScript, TypeScript, React.js, Next.js, Vite, Tailwind CSS, Bootstrap та Elementor.

Мобільна розробка: React Native та Flutter.

Backend та API: Node.js, PHP, Python, Laravel, REST API та GraphQL.

Бази даних та кешування: MySQL, MariaDB, PostgreSQL, MongoDB та Redis.

Інфраструктура та інструменти: Git, Docker, Nginx, Apache, Composer та Linux (Terminal).

Я ефективно аналізую вимоги клієнтів, пропоную оптимальні архітектурні рішення та суворо дотримуюся термінів. Окрім розробки, володію навичками в дизайні, технічній SEO-оптимізації та підтримці проєктів. Розгорнути

Бюджет: 600 USD Термін: 8 днів

Доброго дня! Зрозумів завдання: AI-агент, який генерує та перевіряє рецептури спортпита відповідно до норм конкретної країни (ЄС/США та ін.), а фінальне слово залишається за вашим технологом.

Сразу про головне — від цього залежить вся точність: у регульованій темі цінність не в коді агента (AI-агенти та RAG — наша звичайна робота), а в структурованій базі нормативки: інгредієнт → країна → ліміт дозування → джерело (FDA/EFSA/WADA) → дата актуальності. Норми не можна «зашивати» в модель — вона застаріє і почне вигадувати ліміти, а в цій сфері це недопустимо. Тому регуляторика живе окремо (БД), а агент перед кожною рецептурою звіряється з нею і помічає: схвалено / обмежено / заборонено — з обґрунтуванням по кожному інгредієнту.

Як побудую:
• LLM (Claude) + RAG над структурованою базою норм (PostgreSQL + pgvector).
• Агент-генератор — чернетка рецептури під тип продукту та ринок; агент-перевірка — проганяє склад через базу, флагує конфлікти, рахує дозування за науковими даними.
• На виході — проект рецептури + склад для етикетки + флаги; рішення приймає ваш технолог (людина в петлі — правильний підхід, так і закладу).
• Старт — MVP на 1-2 ринки (ЄС/США), далі тим же механізмом масштабуватимемо на нові країни.

Ключове питання, від якого залежать обсяг і точна ціна: нормативні дані (інгредієнти/ліміти по країнах, наукові дозування) надаєте ви (готове джерело/структура) — чи їх збір і структуризація також входить у задачу? Якщо даєте — MVP швидше; якщо на нас — це окремий етап, оціню по обсягу.

Вартість: MVP (агент + RAG + перевірка за наданою базою, 1-2 ринки, людина в фіналі) — $600, термін 8-10 днів. Збір/структуризація регуляторики — окремим етапом по обсягу.

Приклади наших AI-агентів та автоматизацій: https://guardlabs.online/files/ai-portfolio.html Розгорнути

Бюджет: 200 USD Термін: 1 день

Доброго дня!

Ми можемо зробити вам ІІ-рішення для розробки та перевірки рецептів під різні ринки.

1. Які країни та категорії продуктів потрібно враховувати в першу чергу?
2. Потрібна перевірка вже готових рецептів чи розробка з нуля?

—
Про нас

Ми dZENcode – ІТ-компанія повного циклу розробки: від дизайну та програмування до інтеграцій і пострелізної підтримки цифрових рішень.
Ми створюємо проекти з нуля, а також підключаємося до вже існуючих рішень, яким потрібні доопрацювання, розвиток або технічна підтримка.

Докладну інформацію про наші послуги та ставки ви знайдете на офіційному сайті: Freelancehunt

Подивіться – після цього зможемо обговорити деталі та узгодити наступний крок.

⚠️ Після уточнення всіх деталей ми визначимо обсяг робіт, підходящий формат співпраці: позадачно, аутсорсинг або аутстаффінг – і фінальну вартість.

З нами проекти гарантовано доходять до релізу:
• 10+ років надаємо ІТ-послуги;
• 90+ штатних спеціалістів;
• 250+ публічних відгуків з 2015 року;
• Підтримуємо продукти за SLA після запуску;
• Працюємо за NDA та договором з компанією! Розгорнути

Бюджет: 2900 USD Термін: 21 день

Доброго дня! Роблю LLM-агентів на Python для таких завдань, де відповідь потрібно звіряти з формалізованою базою правил, а не просто «запитати модель». Ключове тут не сам агент, а звідки беремо нормативку: дозволені інгредієнти та ліміти дозувань по країнах треба внести в структурований довідник, який агент перевіряє перед кожною рецептурою — інакше будуть красиві, але неправильні склади. Те, що фінал за вашим технологом, виведу прямо в інтерфейс: агент віддає чернетку плюс прапори «обмежено / заборонено». Старт логічно зробити MVP на 1-2 ринки (ЄС / США), далі тим же механізмом масштабуємо. Одне питання: нормативну базу по країнах ви даєте самі, чи її збір також на мені?

Бюджет: 4500 USD Термін: 5 днів

Доброго дня! Зробимо такого агента під ключ — ми якраз спеціалізуємось на LLM-агентах і ботах для бізнесу, схожі робочі рішення вже маємо в портфоліо.

Як я це бачу: агент на базі LLM приймає тип продукту та цільову країну і повертає чернетку рецептури — з дозуваннями, переліком заборонених чи обмежених інгредієнтів і складом для етикетки. Логіку «інші норми — інший склад» закладаємо через структуровану нормативну довідку, яку агент звіряє перед відповіддю. Те, що фінал лишається за вашим спеціалістом, винесемо прямо в інтерфейс.

Стек — Python + LLM, інтерфейс на вибір: Telegram-бот або веб-чат. Старт раджу як MVP на 1-2 ринки (наприклад ЄС і США), далі тим самим механізмом докручуємо нові країни.

Одне питання по суті, щоб порахувати точно: нормативну базу по країнах даєте ви (довідкові документи, ліміти), чи агент має сам збирати її з відкритих джерел? Від цього сильно залежить обсяг роботи.

Орієнтовно MVP — 4-5 днів. Беру за стартовою ціною: набираю перші відгуки на майданчику, тому роблю вигідно. Можу скинути в чат живі демо-боти, щоб ви відразу побачили рівень.

Бюджет: 900 USD Термін: 30 днів

Добрий день Златослава!
Цікавий проєкт, із радістю візьмуся за його реалізацію.

Бюджет: 250 USD Термін: 15 днів

Вітаю!
Мене звати Нікіта. Я займаюся впровадженням AI-рішень у платну рекламу та автоматизацією маркетингових процесів понад 2 років, працюю з Google Ads, Meta Ads та TikTok Ads.
✅Що ви отримуєте в роботі зі мною:
— AI-підсилену рекламну стратегію замість хаотичних запусків
— автоматизацію аналітики та контроль економіки проєкту
— системне масштабування на основі даних і AI-інструментів
📈Працюю з проєктами різного масштабу та використовую AI для швидшого аналізу результатів, пошуку точок росту та оптимізації рекламних процесів без зайвих витрат.
Готовий обговорити ваші задачі та запропонувати практичний план впровадження AI у рекламу вашого проєкту.

Бюджет: 100 USD Термін: 3 дні

Привіт, Златослава! Таке вже будував — якщо просто підключити GPT без бази, він видасть красиву рецептуру але дозування вигадає. Потрібна окрема база де лежать реальні норми по кожній країні — агент перевіряє по ній кожен інгредієнт, і технолог на виході бачить не просто рецепт, а одразу де що порушує і чому.

Ось приклад агента який я будував: huggingface.co/spaces/BlankD1/research-agent

$100 / 3 дні — агент на LangGraph, нормативи для 3–5 ринків, інтерфейс для тесту.

Бюджет: 25000 USD Термін: 45 днів

У мене вже є практично готове схоже рішення для ІІ-агента з базою знань, перевірками за правилами та формуванням документів - його можна швидко адаптувати під спортивне харчування та запустити перший робочий прототип.

По термінах я б закладав 4-6 тижнів на перший робочий варіант.
По бюджету - від 180000 грн за прототип з 2-3 ринками, базою інгредієнтів, перевіркою обмежень, генерацією рецептури та чернеткою документів.
Точніше оціню після уточнення джерел нормативної бази та глибини розрахунків.

Можна не ускладнювати на старті - зібрати ядро агента навколо перевіряємої бази знань, де кожна рекомендація прив'язана до джерела, країни, ліміту дозування та статусу інгредієнта.
Далі додати сценарії - створити рецепт з нуля, перевірити склад, адаптувати під новий ринок, підготувати текст для етикетки та базову документацію.
Живий технолог залишається фінальним арбітром, а агент дає проект рішення та пояснює логіку - в такій темі це важливо, тому що ціна помилки вища за ціну красивої кнопки =)

Запитання по задачі:
- Які ринки потрібні в першій версії - ЄС, США, Україна, Великобританія чи інші?
- Нормативні джерела вже зібрані чи їх потрібно зібрати та структуризувати з нашого боку?

Релевантні приклади:
- https://business.ingello.com/vorfahr - ІІ та автоматизація складної експертної логіки
- https://business.ingello.com/fractal - агентні процеси та робота з багатоступеневими рішеннями
- https://business.ingello.com/lita - healthtech-підхід, де важливі перевірки, ролі та відповідальність спеціаліста

Наш фриланс-лендинг - https://systems-fl.ingello.com

На зв'язку... можемо обговорити перший етап прямо тут і швидко прийти до зрозумілого плану запуску. Розгорнути

Бюджет: 160 USD Термін: 2 дні

Привіт, Златослава!

Завдання зрозуміле — і конкуренти праві в одному: головна складність не сам агент, а нормативна база. Якщо агент буде "додумувати" ліміти FDA або EFSA з загальних знань моделі — він почне видавати неправильні дозування. У регульованій сфері це недопустимо.

Працюю з Claude API щодня в продакшн (aiscreener.best, @ai_cryptoanalyze_bot). Саме Claude найкраще тримає складні інструкції і не "галюцинує" поза базою.

Архітектура:

1. Нормативна база (PostgreSQL) інгредієнт → країна → ліміт дозування → джерело (FDA/EFSA/WADA) → дата актуальності Це живе окремо від моделі — оновлюється без переписування коду.

2. RAG + Claude Агент звіряється з базою перед кожною рецептурою. На виході чернетка з прапорцями: ✅ затверджено / ⚠️ обмежено / ❌ заборонено — з обґрунтуванням по кожному інгредієнту.

3. Два агенти — Генератор: створює рецептуру з нуля під тип продукту і країну — Валідатор: перевіряє готовий склад

4. Інтерфейс для технолога Веб-чат (Next.js) або Telegram — на вибір. Історія рецептур, експорт у PDF.

MVP: 2 ринки (ЄС + США), 14 днів. Далі тим же механізмом — нові країни.

Ключове питання: нормативна база (інгредієнти, ліміти по країнах) у вас вже є в якому-небудь вигляді — або її збір і структуризація також входить у задачу? Розгорнути

Бюджет: 330 USD Термін: 7 днів

Вітаю! Дуже цікавий проєкт - я з радістю готовий взятися за його реалізацію.

Маю комерційний досвід розробки розумних AI-агентів, які працюють зі специфічними базами знань та суворо регламентованою логікою. Зокрема, я створював AI-рішення для компанії з утеплення, де агент мав чітко оперувати технічними характеристиками матеріалів, будівельними нормами та складними розрахунками під конкретні запити

Бюджет: 530 USD Термін: 14 днів

Можна зробити на Next.js + backend (Node.js) з RAG-архітектурою та базою норм (ЄС/США/інші країни), де агент буде генерувати рецептури, перевіряти обмеження по інгредієнтах і адаптувати формули під ринок. Але так — фінальна валідація все одно залишається за технологом, як і зазначено в ТЗ.

Бюджет: 60 USD Термін: 3 дні

Вітаю! Завдання по створенню ІІ-технолога дуже цікаве та актуальне. Маю досвід роботи з Python та інтеграцією AI-моделей через API, вмію налаштовувати системну логіку (System Prompts) та парсити структуровані дані.

Пропоную реалізувати MVP-версію цього агента на базі зв'язки Python + OpenAI API / Anthropic API.

Як я пропоную це зробити:

Створимо структуровану базу обмежень (в форматі JSON або текстових інструкцій) по ключовим ринкам (США, ЄС).

Налаштуємо промпт-інжиніринг так, щоб ІІ строго дотримувався лімітів дозувань і видавав рецептуру, розрахунок доз та базовий текст для етикетки без «від себе».

Оберемо це в зручний інтерфейс (наприклад, Telegram-бот або акуратний десктопний додаток), щоб технолог міг в пару кліків змінювати параметри.

В вартість входить базове налаштування логіки агента та тестування на 2-3 тестових сценаріях продуктів.

Як тільки затвердите мою ставку, одразу поділюсь своїм юзернеймом в Telegram — обговоримо, в якому форматі вам буде зручніше всього отримувати готовий проект рецептури (текст, таблиці або PDF-звіт) і які вихідні дані у вас вже є. Буду радий попрацювати над такою інноваційною задачею! Розгорнути

Бюджет: 300 USD Термін: 10 днів

Привіт, Златослава! Я створюю саме таких AI-агентів під конкретний бізнес — у мене своя AI-платформа (Mercon), де агент працює строго за базою даних, без вигадок.

Під вашу задачу:
— агент-технолог, який підбирає рецептури (протеїни, батончики, передтренувальні добавки, ізотоніки) за вашими інгредієнтами та обмеженнями;
— законодавство різних країн — як окрема база правил: агент перевіряє рецепт на відповідність і підсвічує, що не можна;
— відповіді зі посиланням на джерело (норма/інгредієнт), щоб технолог міг довіряти і перевіряти.

Ключове — щоб агент не «галюцинував» по складах і нормах: це вирішується через RAG + продумане prompt engineering, чим займаюся щодня.

Пропоную короткий дзвінок — уточню джерела даних по нормам і формат рецептур.

Бюджет: 250 USD Термін: 21 день

Привіт! Проект дуже цікавий — AI-агент для технолога спортивного харчування з нормативною базою знань вимагає продуманої архітектури, а не просто інтеграції LLM.

У мене 3.5 роки комерційного досвіду в fullstack-розробці (TypeScript, Vue/Nuxt, Next.js, NestJS, PostgreSQL). Працював над продуктами з RAG-пошуком, версійованими базами знань і структурованими даними. Розумію важливість розділення нормативних даних і коду додатку — щоб оновлення законодавства не вимагали пересборки системи.

Пропоную реалізувати: RAG-шар для пошуку по нормативних документах, базу інгредієнтів з лімітами дозувань, аудит-лог рішень агента і адміністративну панель для управління даними. Готовий обговорити деталі і приступити найближчим часом.

Бюджет: 200 USD Термін: 3 дні

Цікаве завдання, робив схожі речі в зв'язці з RAG та базою нормативних документів. Бачу це так: на бекенді зберігається структурована база інгредієнтів з їхніми властивостями та дозволеними дозуваннями по юрисдикціях, агент при складанні рецептури автоматично валідовує склад під потрібну країну та флагує конфлікти. Питання: законодавчі обмеження плануєте завантажувати вручну та оновлювати самостійно, чи потрібна інтеграція з якимось джерелом для актуалізації? Готовий обговорити деталі та підхід до MVP.

Бюджет: 500 USD Термін: 10 днів

Доброго дня.
Наша команда має багаторічний досвід у розробці ERP, CRM, CMS та спеціалізованого програмного забезпечення для бізнесу. Ми створюємо ефективні цифрові рішення, що допомагають автоматизувати процеси, підвищувати продуктивність та масштабувати компанії.

Працюємо з сучасними технологіями — від ботів і скриптів до AI-агентів та аналітичних систем. Розробляємо сайти різної складності. У нашому портфоліо — реалізовані ERP-рішення для готельного бізнесу, а також для компаній, які займаються імпортом та продажем товарів, а також власний продукт XFitness — ERP-система, створена спеціально для фітнес-клубів.

Готові реалізувати ваш проєкт і запропонувати найкраще рішення саме для ваших потреб.
Наше портфоліо: Freelancehunt

Ми спеціалізуємось в таких сферах:
-Розробка ERP Систем
-Розробка CRM Систем
-Розробка Веб-Сайтів будь-якої складності
-Розробка CMS Систем
-Підтримка Веб-Сайтів
-Розробка OpenCart
-Підтримка OpenCart
-Модифікація OpenCart
-Доробка OpenCart
-Розробка WordPress
-Підтримка WordPress
-Модифікація WordPress
-Доробка WordPress
-Розробка ECommerce
-Підтримка ECommerce
-Модифікація ECommerce
-Доробка ECommerce
-Розробка Веб-Додатків
-Підтримка 1С Серверів
-Підтримка Веб-Серверів
-Розробка мобільних додатків
- Парсинг даних
-Розробка ботів
-Розробка AI-агентів

та на таких технологіях:
- Python
-PHP
-Laravel
-Symfony
-Yii2
-JS
-NodeJS
-jQuery
-TypeScript
-MySQL
-HTML
-CSS
-Vue
-Nuxt.js
-React
-React Native
-C++ Розгорнути

Бюджет: 4000 USD Термін: 28 днів

Привіт. Завдання круте, але звичайна LLM тут з коробки не впорається — вона почне галюцинувати дозуваннями і законами, а в виробництві спортивного харчування це критично.

Тут потрібен гібрид: ІІ виступає як генератор, а жорсткий бекенд на Laravel все перепроверяє за формулами. Регламенти країн (FDA, EFSA) загонимо в векторне сховище pgvector прямо всередині бази PostgreSQL.

На рівні коду зробимо двох агентів: перший набросує рецепт під ТЗ, другий (комплаєнс) автоматично звіряє CAS-номери з базою обмежень і видає попередження, якщо перевищено ліміт. Керувати процесом і правити склади живий технолог буде через зручну адмінку на Filament v5.

Щоб ви не ризикували бюджетом, пропоную зробити поетапно:

1. MVP (2 тижні, $2000) — архітектура БД, інтеграція з API моделі (Claude/Gemini), логіка циклічної перевірки "технолог-юрист" на бекенді під одну пілотну країну і адмінка. Отримаєте готове робоче ядро для тестів.
2. Продакшн (ще 2 тижні, $2000-2500) — автоматичний парсинг нових законів з документів, масштабування на будь-які країни і генерація специфікацій/етикеток у PDF.

Досвід розробки складних систем на Laravel великий, логіку ІІ налаштуємо детерміновано і без галюцинацій.

В якому вигляді у вас зараз зберігаються регламенти і ліміти країн (PDF-файли, бази даних чи посилання)? Готові почати з MVP? Розгорнути

Бюджет: 500 USD Термін: 14 днів

Я будував аналогічні рішення: AI-воркфлоу з умовною логікою, динамічним контекстом та структурованими відповідями у форматі, зручному для верифікації фахівцем.
Підхід такий: ядро агента — системний промпт з базою нормативів (ЄС/Регламент 1169/2011 + EFSA, США/DSHEA + FDA, UA/ДСТУ), який активується залежно від обраного ринку перед кожним запитом. Для кожного типу продукту (протеїн, pre-workout, ізотонік тощо) готую окремі шаблони з обов'язковими полями: інгредієнти, дозування, маркерні заборони по ринку. Агент повертає рецептуру + перелік ризикових позицій + рекомендації — у форматі, зручному для фінальної верифікації технологом.
Орієнтовно 7–10 робочих днів, ~$500–700 за MVP з 3 ринками та 4–5 типами продуктів. Чи є вже готова база нормативів або формат звіту, який використовує ваш технолог — це суттєво вплине на строки?

Бюджет: 250 USD Термін: 7 днів

Доброго дня. Готовий взятися за роботу. Зроблю так, як Ви хочете. Чекаю на ваші повідомлення, обговоримо деталі.

Бюджет: 750 USD Термін: 10 днів

Доброго дня! Архітектура зрозуміла: LLM не повинен "знати" нормативи з пам'яті, вони живуть в окремій структурованій БД (інгредієнт -> країна -> ліміт -> джерело -> дата). Агент звіряється з нею перед кожною рецептурою і позначає статус кожного інгредієнта. Фінал, за технологом, це правильно і так і закладу. Стек: NestJS + Claude API + PostgreSQL + pgvector (RAG по нормативним документам) + Vue 3 для інтерфейсу. Один ключовий питання, від якого залежить реальний обсяг роботи: нормативна база (FDA, EFSA, ліміти по інгредієнтам) у вас вже є в структурованому вигляді, чи її збір також входить в задачу? Пропоную MVP на 2 ринки (ЄС + США), 3–4 категорії продуктів, з розширенням тим же механізмом. Дякую за відповідь.

Бюджет: 2000 USD Термін: 30 днів

👋 Вітаю! Найбільші та найцікавіші проекти— Freelancehunt

Завдання дуже цікаве! Готовий розробити інтелектуального агента для створення рецептур спортивного харчування з урахуванням законодавства різних країн. Агент буде вміти:

створювати рецептури з нуля
перевіряти склад на відповідність нормам ЄС, США та інших ринків
адаптувати рецептури під різні країни
вказувати обмеження та заборонені інгредієнти
формувати дані для етикетки

💶 Вартість: до $2000
⏳ Термін: 14–30 днів

Зроблю зручного та корисного помічника, який суттєво прискорить роботу технолога. Готовий детально обговорити вимоги та почати. Як вам така пропозиція? Розгорнути

Бюджет: 200 USD Термін: 5 днів

Доброго дня! Розробляю на Python, React/Node.js виконував схожі проєкти, готовий до співпраці.

Бюджет: 1200 USD Термін: 21 день

Доброго дня.
Проект цікавий, готовий взятися за MVP без демпінгу і без обіцянок, що модель буде знати законодавство з голови. У такій задачі це головний ризик.
Я б будував агента не як звичайний чат, а як систему з окремою базою нормативів і інгредієнтів:
інгредієнт;
країна/ринок;
статус: дозволений, обмежений, заборонений;
ліміт дозування;
категорія продукту;
джерело норми;
дата актуальності;
коментар для технолога.
Поверх цього вже працює AI-агент: генерує чернетку рецептури, перевіряє готовий склад, адаптує формулу під інший ринок, показує конфлікти і формує дані для етикетки. Фінальне рішення залишається за технологом, і це правильно.
Як бачу MVP:
1. Структурована база нормативів
Для першого етапу краще взяти 1-2 ринки, наприклад EU/US, і 2-3 категорії продуктів. Норми не зашиваються в промпт, а зберігаються окремо, щоб їх можна було оновлювати.
2. Агент рецептури
Користувач задає тип продукту, ринок, ціль по нутрієнтах і обмеження. Агент пропонує чернетку складу і пояснює, чому вибрав інгредієнти.
3. Агент перевірки
Перевіряє кожен інгредієнт і дозування по базі: що можна, що обмежено, що заборонено, де потрібна ручна перевірка.
4. Вивід для технолога
Рецептура, попередження, склад для етикетки, джерела, список спірних місць.
Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL/pgvector або Qdrant, OpenAI/Claude API, простий web-інтерфейс для MVP.
З досвіду: робив AI/RAG-сценарії, backend-системи з базами, workflow з ручною перевіркою, AI-агентів всередині бізнес-процесів, parser/monitoring pipelines і системи, де важливо не дати моделі вільно фантазувати. GitHub і приклади можу показати в переписці/на дзвінку.
Якщо потрібна не MVP-версія, а повноцінна система по багатьом країнам і категоріям продуктів, це краще вважати окремо після discovery. Розгорнути

Бюджет: 250 USD Термін: 4 дні

Доброго дня, веб-програмуванню вже більше 9 років
Працюю з rest api, фреймворками та cms такими як django, laravel, yii2, wp, opencart, codeigniter тощо. Готовий виконати завдання.
Відгуки: Freelancehunt

Бюджет: 1500 USD Термін: 14 днів

Я і моя команда пропонуємо повний цикл розробки під ключ. У команді працюють досвідчені розробники, дизайнери та спеціалісти з UX/UI, що дозволяє нам створити зручний і функціональний продукт, що відповідає всім вашим вимогам. Термін та ціну будемо обговорювати вже в особистих повідомленнях, коли у нас буде повне уявлення про обсяг роботи. Очікую від вас фідбек. Приклади робіт зможу надіслати в особистих повідомленнях.

Бюджет: 100 USD Термін: 5 днів

Можу розробити але в будьякому разі потрібні будуть деталі для уточнень, дякую. Є досвід в різних проектах

Бюджет: 150 USD Термін: 5 днів

Вітаю!
Я бачу, що вам потрібен не просто чат-бот, а AI-технолог, який генерує рецептури спортивного харчування з урахуванням регуляторних вимог різних країн та автоматично адаптує їх під конкретний ринок.

У подібних AI-проєктах я будував системи, де LLM-агенти працювали за чіткою логікою збору, перевірки та обробки даних через ChatGPT, Claude, Voiceflow та Make.com. Для цього завдання я б запропонував створити багаторівневого агента: окремий модуль для роботи з базою законодавчих норм, окремий модуль для генерації рецептур та модуль валідації, який перевірятиме склад на відповідність вимогам країни перед видачею результату.

Також можна реалізувати автоматичне формування документації, списку інгредієнтів для етикетки та пояснень щодо заборонених або обмежених компонентів. Особливо важливо реалізувати систему регулярного оновлення нормативної бази, щоб агент не працював на застарілих даних.

З мого досвіду інтеграції AI-рішень, найбільший ризик у таких проєктах — не генерація рецептур, а достовірність джерел і контроль логіки перевірки. Саме тому я б заклав окремий етап автоматичної перевірки перед передачею результату технологу.

Підкажіть, будь ласка: нормативна база вже зібрана у вас (FDA, EFSA та інші регулятори), чи її також потрібно формувати в рамках проєкту?

Бюджет: 245 USD Термін: 14 днів

ТЗ зрозумів: AI-агент створює рецептури спортпит-продуктів з урахуванням законодавства цільової країни. Один і той же протеїновий батончик для ЄС і для США може мати різний склад, тому що дозволені інгредієнти і ліміти дозувань відрізняються. Агент видає проект рецептури, далі живий технолог перевіряє.

По архітектурі бачу так: ядро — це LLM-агент (Claude або GPT-4o) з tool use для трьох зовнішніх шарів. Перший шар — RAG-індекс по нормативці (FDA для США, EFSA та EU Novel Foods Regulation для ЄС, Codex Alimentarius для бази) з розбивкою по країнах і категоріях продуктів. Під нього Qdrant або pgvector з ембеддингами від OpenAI або Voyage. Другий шар — табличний довідник інгредієнтів з їх категоріями, лімітами дозувань і помітками про заборони по країнах (це вже не RAG, а структурований SQL/JSON). Третій шар — функція розрахунку харчової цінності і вартості собівартості на 100 г продукту.

Коли користувач говорить створити батончик 25 г білка для ринку ЄС, агент спочатку завантажує контекст дозволених для ЄС інгредієнтів з другого шару, потім підбирає комбінацію, яка дає потрібний профіль через простий constraint solver, перевіряє кожен інгредієнт через перший шар проти актуальної нормативки і видає склад плюс цитати з нормативних документів з дисклеймером, що фінальне рішення за людиною.

Один момент, який вплине на ціну і якість: розмір нормативної бази. Якщо мова йде тільки про ЄС і США MVP, це керована база на 1-2 тисячі документів. Якщо планується охопити умовні 10+ країн — це вже окреме завдання по підтримці актуальності бази (норми змінюються, агент повинен це бачити). Для MVP раджу почати з 1-2 ринків для валідації підходу, далі масштабувати.

По термінам реалістично 14 робочих днів на MVP з одним ринком (наприклад, ЄС) і 3-4 категоріями продуктів (батончик, протеїн, ізотонік, предтреник). Стек Python плюс Claude або GPT-4o плюс Qdrant плюс мінімальний веб-UI на Streamlit для тесту. Далі після валідації технолога розширюємо на другий ринок.

За моїм досвідом: AI-агенти з tool use і RAG — це мій основний фокус останній рік. В продакшені зібрав голосовий AI-асистент для ветклінік на цьому ж стеку (RAG плюс LLM як оркестратор плюс інструменти), AI-платформу контекстної реклами з семантичним пошуком. Готовий зателефонуватися обговорити деталі. Розгорнути

Бюджет: 500 USD Термін: 7 днів

Доброго дня. Маємо 4 роки досвіду у веброзробці та можемо реалізувати такого AI-агента як вебсервіс із зручним інтерфейсом для створення, перевірки та адаптації рецептур спортивного харчування під різні ринки. Агент зможе враховувати вимоги законодавства окремих країн, аналізувати обмеження по інгредієнтах і дозуваннях, формувати рецептури, склад для етикетки та базову документацію. Для реалізації пропонуємо стек AI + RAG з окремою базою нормативних документів та можливістю подальшого розширення під нові країни й категорії продуктів. Приклади наших робіт: apple-family.com.ua/uk, 3magency.co.

Бюджет: 4000 USD Термін: 30 днів

Доброго дня!

Ключова фішка вашого агента — «один продукт, різний склад під ринок» — вона ж і головний технічний ризик: якщо модель «пам'ятає» норми, вона іноді буде впевнено помилятися, а в добавках це юридична проблема. Вирішується тим, що агент міркує не за пам'яттю, а поверх перевіреної бази регуляцій по країнах, зі посиланням на джерело по кожному ліміту — щоб ваш спеціаліст підтверджував швидко, а не перевіряв з нуля.

Щоб не бути голослівним: можу зібрати невелике демо на одному продукті (наприклад, предтрен) і парі ринків ЄС/США — покажу, як агент видає два різних склади і позначає, що обмежено і чому.

Сума і термін — орієнтир під MVP (один продукт + пара ринків). Точну смету дам після короткої discovery-фази, коли визначимося з ринками і джерелом регуляторних даних.

Напишіть в особисті повідомлення, який продукт і ринок для вас пріоритетні — підготую демо під нього.

Бюджет: 1000 USD Термін: 30 днів

Створення ІІ-агента для рецептур спортивного харчування — завдання, де більшість рішень ламається не через нестачу алгоритмів, а через поверхневе розуміння нормативних баз різних країн.

Важливо, щоб ІІ не просто враховував заборонені інгредієнти, але й інтерпретував правові нюанси — наприклад, ліміти в ЄС діють як максимальні, а в США іноді застосовуються як мінімальні. Це вимагає не шаблонних рішень, а глибокої інтеграції юридичних джерел у логіку генерації.

Розробка агента вимагатиме мапінгу 30+ країн за 60 днів, з акцентом на динамічну адаптацію рецептур. Потрібно буде визначити, який формат даних ви хочете використовувати для вхідної інформації — структуровані таблиці чи вільний текст з сертифікатів.

Бюджет: 333 USD Термін: 3 дні

Вітаю! Виконаю ваше завдання швидко і якісно. Зроблю агента

Останні мої роботи
https://indexfast.pp.ua - швидка індексація сайту
https://mono-bank.pp.ua - все про монобанк
https://mamamia.pp.ua - інтернет магазин
https://programist.pp.ua/ua/portfolio/ - портфоліо робіт
https://monitortest.pp.ua - тестування монітора
https://keytest.pp.ua - тестування клавіатури
https://pctest.pp.ua - тестування компютера
https://vseetut.matviy.pp.ua - верстка

Моє портфоліо: https://freelancehunt.com/ua/freelancer/romas6ka.html#portfolio
Пишіть, почну сьогодні працювати. Буду радий співпраці з Вами! Розгорнути

Бюджет: 200 USD Термін: 21 день

Добрий день! Можу реалізувати AI-агента з підключенням зовнішньої бази знань та регуляторних даних. Це дозволить оновлювати вимоги по країнах без доопрацювання логіки та знизить ризик помилок з боку ІІ.

Надішліть, будь ласка, деталі по країнах, джерелах регуляторних даних та бажаному інтерфейсу роботи агента.

Бюджет: 200 USD Термін: 1 день

Здравствуйте! Это именно тот тип приложения ІІ, где знання предметної області, нормативні дані та проєктування робочих процесів значно важливіші, ніж просто підключення LLM до інтерфейсу чату. Я розумію, що мета полягає не в заміні спеціалістів з розробки рецептур, а в прискоренні їхньої роботи шляхом генерації відповідних вимогам чернеток рецептур, які потім перевіряються та затверджуються експертом. Рекомендована мною архітектура поєднує шар LLM зі структурованою базою даних нормативних документів та інгредієнтів, а не покладається лише на знання моделі. Агент зможе генерувати рецептури продуктів з нуля на основі типу продукту та цільової країни, перевіряти існуючі рецептури на відповідність нормативним вимогам конкретної країни, адаптувати рецептури для нових ринків, виявляти заборонені або обмежені інгредієнти, розраховувати дозування інгредієнтів відповідно до налаштовуваних наукових посилань та генерувати чернетки складів етикеток і супровідну документацію. Для надійної підтримки цього я б побудував систему на основі бази знань нормативних документів по країнах, бази даних інгредієнтів з обмеженнями та лімітами дозування, архітектури RAG для пошуку нормативних документів, журналу аудиту, що показує, чому були зроблені рекомендації, та адміністративної панелі для оновлення нормативних документів і даних про інгредієнти. Ключовою вимогою для такого проєкту є те, що нормативна інформація залишається редагованою та версійованою, а не вбудованою в підказки або код застосунку. Це дозволяє оновлювати законодавство без перебудови системи. Мій переважний стек технологій: Next.js, TypeScript, Python або NestJS, PostgreSQL, OpenAI або антропологічні моделі, векторна база даних для пошуку нормативних документів та адміністративна панель для управління нормативними документами. Я також впровадив би індикатори достовірності, посилання на джерела та прозорі шляхи міркувань, щоб спеціалісти могли перевіряти рекомендації, а не розглядати вихідні дані як «чорний ящик». Це яскравий приклад застосування ІІ, оскільки система об'єднує структуровані нормативні правила, наукові дані та експертну оцінку, а не покладається на автономне прийняття рішень. Я з задоволенням обговорю етапи архітектури та деталі реалізації.

Бюджет: 200 USD Термін: 4 дні

Доброго дня!

AI-агенти на RAG — моя основна тема, тож завдання зрозуміле і цікаве. Опишу, як бачу, щоб було видно — вник, а не пробіг.

Сам агент будую як зв'язку LLM + база знань (RAG): він створює рецептуру під тип продукту і країну, перевіряє готовий склад на відповідність, адаптує під новий ринок, флагує заборонені/обмежені інгредієнти, розраховує дозування і формує склад для етикетки. Те, що фінал перевіряє живий спеціаліст — правильний підхід: агент дає грамотний чернетку, людина приймає рішення. Так і закладаю логіку.

Сразу чесно про головне, бо від цього залежить вся точність: агент хороший рівно настільки, наскільки вивірена база знань під ним — дозволені/заборонені інгредієнти по країнах, ліміти дозувань, наукові дані. Це регульована сфера, і якщо агент буде «додумувати» норми з загальних знань моделі — він почне видавати невірні ліміти. Тому ядро проекту — не стільки код агента (це наша звична робота), скільки надійна структурована база регуляторики, на яку він спирається.

Ключове питання, яке визначить обсяг і терміни: регуляторні дані (інгредієнти і ліміти по країнах, наукові дозування) ви надаєте / є готове джерело або структурована база — чи їх збір і структуризація також входить у завдання?

Від вашої відповіді сильно залежить архітектура і оцінка, тому хочу зрозуміти це в першу чергу. Якщо база є — будую агента поверх неї; якщо потрібно збирати — закладемо це окремим етапом.

З якого ринку і типу продукту плануєте стартувати? Зручно зібрати MVP на одній країні-одному типі, перевірити якість з вашим спеціалістом, а далі розширювати. Розгорнути

Бюджет: 700 USD Термін: 20 днів

Ключова складність — не сам LLM, а зберігання та оновлення регуляторної бази. EFSA, FDA, WADA — у кожного свій формат, і правила змінюються постійно. Зашивати їх у модель не можна: застарівають швидко. Тому законодавство живе окремо в PostgreSQL: інгредієнт → країна → обмеження → джерело → дата актуальності. Синхронізація за розкладом з regulatory API.

Поверх — два агенти. Перший генерує рецептуру за запитом (тип продукту, цільовий ринок, нутриційна мета). Другий проганяє кожен інгредієнт через базу і помічає конфлікти: що схвалено, що обмежено за дозуванням, що заборонено в конкретній країні. На виході — проект рецептури з обґрунтуванням по кожному інгредієнту, фінальне рішення за технологом.

Інтерфейс. Гібрид: структурована форма задає параметри (тип продукту, цільові країни, нутриційні цілі), агент відповідає в чаті з розбором по кожному інгредієнту. Два варіанти деплою:

Telegram Mini App — форма відкривається в Telegram, результат приходить у чат. Швидкий запуск, без окремої авторизації.
Веб-додаток (Next.js) — історія рецептур, порівняння версій, експорт у PDF.
Стек: Claude API (Sonnet) + LangGraph + PostgreSQL + pgvector, фронт — Telegram Mini App або Next.js.

Терміни та вартість: MVP з Telegram-інтерфейсом, EU + USA — 2 тижні, $550–700. Веб-додаток з історією та експортом — 3 тижні, $800–1000. Розгорнути

Бюджет: 500 USD Термін: 5 днів

Добрий день!

Мене звуть Іван, я засновник Tyap Lyap AI.

Можемо розробити AI-агента для допомоги технологу спортивного харчування: генерація чернеток рецептів, перевірка інгредієнтів за обмеженнями обраної країни, адаптація складу під ринок ЄС/США, розрахунок дозувань та підготовка даних для етикетки/документації.

Орієнтир по термінам: 5 днів для MVP.

Готовий обговорити деталі та запропонувати структуру реалізації.

Бюджет: 500 USD Термін: 14 днів

Доброго дня!

У мене великий досвід розробки AI-агентів, RAG-систем і побудови експертних асистентів для автоматизації бізнес-процесів і роботи з документацією.

План реалізації: створити AI-агента на базі RAG з базою нормативних вимог по країнах, модулем перевірки інгредієнтів і дозувань, генерацією рецептів, адаптацією під ринки ЄС/США та формуванням документації для технологів.

Пропоную обговорити деталі архітектури, джерела нормативних даних, цільові ринки та функціонал MVP у особистих повідомленнях.

Бюджет: 701 USD Термін: 7 днів

Уже списувалися з вами по іншому проекту, цю задачу теж можу реалізувати, зробивши все в найкращому вигляді)

Бюджет: 3250 USD Термін: 25 днів

Доброго дня.

Дуже цікавий проєкт.

На мою думку, тут важливим є не стільки сам LLM, скільки правильна архітектура знань та система перевірки відповідності нормативам різних ринків.

У RAI ми займаємося розробкою AI-агентів, RAG-систем та knowledge-base платформ, тому бачимо реалізацію приблизно так:

• база знань по нормативним вимогам різних країн (FDA, EFSA та інші регулятори);
• база інгредієнтів, допустимих дозувань та обмежень;
• AI-агент для генерації рецептур;
• модуль перевірки відповідності законодавству конкретного ринку;
• модуль адаптації рецептур між країнами;
• формування складу для етикетки та базової технічної документації;
• пояснення рекомендацій із посиланням на джерела та нормативи.

Для MVP я б рекомендував почати з 1–2 ринків (наприклад ЄС та США), щоб максимально швидко перевірити якість результатів і коректність нормативної бази.

Для точнішої оцінки хотів би уточнити:
• які країни потрібні на першому етапі;
• чи є власна база нормативних документів або джерел;
• чи потрібен веб-інтерфейс для технологів;
• чи планується автоматичне оновлення нормативної бази.

Буду радий обговорити деталі.

З повагою,
Тадеуш Муратов
CEO, RAI (Robots Artificial Intelligence) Розгорнути

Бюджет: 350 USD Термін: 10 днів

Вітаю готовий взятись за цей проект, виконати швидко та якісно, більш детально можем обговорити в особистих

Бюджет: 500 USD Термін: 14 днів

Привіт! Чудова ідея для R&D-продукту.

Головна складність розробки такого AI-агента — змусити його суворо дотримуватись регламентів (FDA, EFSA) і не «галюцинувати» в дозуваннях активних речовин. Я знаю, як правильно вибудувати архітектуру бази знань, щоб агент спирався виключно на реальні нормативні документи та наукові дані.

Зможу налаштувати всю логіку: від генерації драфту рецептури з нуля до автоматичного чек-листа заборонених інгредієнтів при адаптації продукту під новий ринок (США/ЄС).

Напишіть у особисті повідомлення — обговоримо, на базі якої LLM будемо це реалізовувати і звідки краще парсити законодавчу базу!

Бюджет: 300 USD Термін: 30 днів

Доброго дня! Ми маємо досвід у розробці ІІ-агентів для автоматизації складних виробничих процесів. Реалізуємо рішення через інтеграцію LLM з актуальними базами даних міжнародного законодавства, що забезпечить коректність рецептур для різних ринків. Готові розпочати архітектуру системи та навчання моделі під Ваші стандарти.

Бюджет: 130 USD Термін: 5 днів

Добрий, робив подібні проекти тільки в іншій тематиці, є досвід у реалізації подібних проектів.

Зараз вільний, можу приступити до виконання відразу ж, пишіть.

Бюджет: 100 USD Термін: 5 днів

Доброго дня.
Тема спортивного харчування мені близька, сам періодично переглядаю склади предтреніків і протеїнових продуктів і постійно дивуюсь, наскільки сильно відрізняються формули для США та Європи.
Я б будував рішення так, щоб агент працював через окрему базу нормативів по країнах, перевіряв склад на обмеження і разом з рецептурою пояснював, чому той чи інший інгредієнт був доданий, замінений або виключений. Тоді спеціалісту буде простіше проводити фінальну перевірку.
Підкажіть, будь ласка, нормативна база по країнах вже зібрана чи її теж потрібно формувати в рамках проекту? Для яких ринків потрібен перший реліз — ЄС, США, Великобританія чи інші країни? І потрібен тільки чат-агент чи повноцінний веб-інтерфейс для роботи технологів?

Бюджет: 12345 USD Термін: 3 дні

Привіт! Чи плануєте ви запускати продукт одразу для кількох ринків, наприклад, ЄС та США, чи спочатку зосередитесь на одному?
Терміни та бюджет точніше обговорю в особистому листуванні.

Ось як я виконаю цей проєкт:
1. Я зберу вимоги до продукту та визначу цільові ринки.
2. Я створю рецептуру з урахуванням законодавства обраних країн.
3. Я надам готовий склад для етикетки та базову документацію.

Дякую за розгляд моєї пропозиції. Я з нетерпінням чекаю на можливість співпраці з вами!