Бюджет: 3000 UAH Термін: 3 дні
Вітаємо! Команда Business Atlas готова реалізувати ваше завдання з інтеграції AI в ManyChat для компанії з імпорту авто. Я, Олег — проєктний менеджер компанії, і ми спеціалізуємося на побудові автономних ШІ-екосистем та складних систем автоматизації.
У моєму досвіді — понад 50 успішних проєктів на ринках UA/EU, де автоматизація лідогенерації дозволяла закривати заявки від першого дотику до продажу.
Наше бачення технічної реалізації:
• Інтеграція AI (Grok) у ManyChat: На базі платформи Make налаштуємо безшовну інтеграцію ManyChat із AI API (Grok, OpenAI або Claude). Система автоматично перехоплюватиме повідомлення з реклами, а завдяки прописаній базі знання про імпорт авто (розмитнення, доставка, тарифи) ШІ спілкуватиметься природно та відпрацьовуватиме заперечення.
• A/B тестування (50% на 50%): Логіку розподілу трафіку ми реалізуємо на рівні Make. Перші 50% йтимуть на AI-агента для кваліфікації та прогріву ліда. Інші 50% направлятимуться відразу в чат, а система миттєво надсилатиме сповіщення живому менеджеру в Telegram або CRM для швидкого підключення. Це дозволить чітко порівняти конверсії обох форматів.
• Централізація даних: Усі ліди, логи діалогів, результати тестів та статуси зводитимуться в єдину базу даних. Ми маємо великий успішний досвід розгортання зв'язок n8n/Make + Airtable, тому пропонуємо використати Airtable, Supabase або CRM (наприклад, KeyCRM).
Наш досвід у ніші авто та AI:
У моєму портфоліо є досвід автоматизації автомобільного бізнесу — ми впроваджували та налаштовували спеціалізовані CRM-системи для автосервісів (зокрема Reem online). Також ми створювали автономних AI-менеджерів для e-commerce, які самостійно ведуть клієнта по воронці продажів.
Оцінка термінів та вартості MVP:
• Налаштування інтеграції ManyChat + Make + AI API (Grok): 1 тиждень.
• Створення сценарію A/B тестування та логіки розподілу трафіку: 1 тиждень.
• Налаштування сповіщень для менеджерів, бази даних та фінальні тести: 1 тиждень.
Загальний термін реалізації: 2.5 – 3.5 тижні.
Орієнтовна вартість: $2 000 – $4 500 під ключ (залежно від обраної бази даних та складності інтеграції з вашою CRM-системою).
Чи готові ви обговорити деталі в особистих?
Бюджет: 24000 UAH Термін: 7 днів
МОжемо взяти це як короткий технічний етап - підключити ШІ до ManyChat через АПІ або Make, зібрати 2 сценарії, налаштувати A/B розподіл 50 на 50 і протестувати якість відповідей на вхідних лідах.
Дивіться, тут нюанс - для імпорту авто бот не має просто відповідати красиво. Він має кваліфікувати запит, не вигадувати умови, коректно передавати менеджеру гарячий діалог і не ламати лідгенерацї. Тому я б заклав перевірку промптів, обмеження відповідей, fallback на менеджера і базову аналітику по сценаріях =)
> Питання 1 - канал реклами веде в Instagram, Facebook Messenger чи WhatsApp через ManyChat
> Питання 2 - Grok API вже є, чи можна технічно порівняти Grok з ОпенАІ або іншим ШІ, якщо якість відповідей буде слабкою
Схожі приклади нашого досвіду
> https://business.ingello.com/vorfahr - автоматизація з ШІ та логікою обробки запитів
> https://business.ingello.com/fractal - агентні процеси та інтеграційна автоматизація
> https://systems-fl.ingello.com/ua - коротко про Ingello Systems для задач автоматизації та складного софту
Оцінка - 24000 грн, 7 днів. У вартість входить налаштування інтеграції, сценарії ManyChat, тест без класичного бота, A/B розподіл, технічна перевірка і короткий звіт з тим, що краще залишати в роботі. !!Важливо!! - потрібні доступи до ManyChat, рекламного кабінету в межах потрібних прав, Make або Zapier, а також приклади реальних повідомлень клієнтів.--
Бюджет: 4500 UAH Термін: 3 дні
Вітаю.
Маю досвід з ManyChat та Make. Готовий взятися. Пишіть, обговоримо.
Бюджет: 19000 UAH Термін: 10 днів
Я бачу що ви шукаете саме той продукт про який я думаю.
Це знак, це метч.
ЛС відкритий.
Бюджет: 12000 UAH Термін: 7 днів
Добрий день.
Готовий взяти Ваш проект у роботу.
Зможу розробити для Вас такий чат-агент за допомогою Manychat та n8n.
Пишіть в особисті, обговоримо з Вами всі нюанси і зможемо приступити до реалізації.
Бюджет: 18000 UAH Термін: 7 днів
маємо майже готове схоже рішення для ai-обробки вхідних повідомлень з реклами, його можна швидко адаптувати під manychat і запустити тест у межах першого етапу ))
орєнтовно перший робочий запуск - 5-7 днів, бюджет пілота - 18000 грн.
МОжемо зробити підключення ai через api або make, передачу повідомлень у модель, обробку відповіді, логіку переходу на менеджера та розподіл трафіку 50 на 50 між бот-сценарієм і прямим чатом.
по grok треба перевірити доступність потрібного api та обмеження по каналах manychat, але архітектурно це нормальна задача.
для автоімпорту я би не робив надто довгу воронку - краще короткий сценарій кваліфікації, де ai уточнює бюджет, країну, тип авто, терміни, форму оплати і передає менеджеру вже з коротким підсумком.
потрібно від вас - доступ до manychat, make або zapier, рекламного кабінету в частині utm або міток, а також 5-10 прикладів реальних діалогів з лідами.
уточню два моменти.
- з яких каналів ідуть заявки - instagram, facebook, сайт чи кілька джерел
- треба щоб ai тільки кваліфікував ліда чи також рахував попередню вартість авто та доставки
релевантні приклади нашої роботи.
- https://business.ingello.com/vorfahr - ai та автоматизація процесів, близько за логікою швидкої обробки звернень
- https://business.ingello.com/fractal - агентні процеси та сценарії автоматизації, схоже за підходом до керування діалогами
головний профіль для flh - https://systems-fl.ingello.com/ua
на звязку тут на біржі, можна не ускладнювати - спершу зберемо короткий пілот, а вже після тесту буде видно, який сценарій дає дешевшого якісного ліда =/--
Бюджет: 1000 UAH Термін: 3 дні
Добрий день!
Проєкт близький до нашого напрямку: AI-автоматизація комунікацій, lead generation workflow та інтеграція чат-сценаріїв у бізнес-процеси.
Можемо допомогти з:
— інтеграцією AI у ManyChat через API / Make / Zapier
— налаштуванням передачі повідомлень користувача в AI
— побудовою логіки відповідей та обробки запитів
— тестуванням формату “бот-сценарій” vs “одразу в чат”
— налаштуванням A/B тесту 50/50
— аналізом якості лідів і поведінки користувачів після запуску
Нам важливо не просто підключити AI, а побудувати логіку, яка допоможе швидше кваліфікувати заявки, зменшити ручну роботу менеджерів і не втрачати потенційних клієнтів із реклами.
Можемо обговорити вашу поточну воронку, джерело трафіку, типові питання клієнтів та запропонувати оптимальну структуру тесту.
- Проєкти -
- Оцінка -
- Рейтинг 457
Бюджет: 3000 UAH Термін: 5 днів
Схоже, у вас задача не просто “прикрутити AI до ManyChat”, а перевірити, чи взагалі класичний бот потрібен для цієї ніші, чи direct-chat дасть кращу конверсію по заявках на авто.
Я працював із AI-автоматизаціями для лідогенерації та комунікації через месенджери: налаштовував AI qualification flows, інтеграції через Make.com та логіку передачі лідів у CRM/воронки. У схожих кейсах основна проблема зазвичай не в самому AI, а в тому, щоб не втратити “живість” діалогу та не знизити конверсію на першому повідомленні.
Для такого сценарію я б побудував окрему AI-логіку для:
— швидкої кваліфікації ліда
— визначення наміру покупки
— м’якого переходу до менеджера без перевантаження ботом
Також A/B тест між bot-flow та direct-chat — правильний підхід, особливо для автоімпорту, де люди часто хочуть швидкої відповіді без довгих сценаріїв.
Можу допомогти з побудовою логіки, інтеграцією AI через Make/Zapier та тестуванням сценаріїв, щоб це працювало не як “ще один бот”, а як інструмент для реальних заявок.
Бюджет: 6500 UAH Термін: 4 дні
Привіт
Пишіть в лс обговоримо деталі , виконаю доволі швидко
Бюджет: 7999 UAH Термін: 5 днів
Доброго дня!
З радістю допоможу реалізувати ваш проєкт «---». Гарантую оперативне та якісне виконання.
Ознайомтесь з прикладами моїх останніх робіт:
* [https://indexfast.pp.ua](https://indexfast.pp.ua)
* [https://mamamia.pp.ua](https://mamamia.pp.ua)
* [https://monitortest.pp.ua](https://monitortest.pp.ua)
* [https://keytest.pp.ua](https://keytest.pp.ua)
* [https://florist-map.vercel.app](https://florist-map.vercel.app)
Більше прикладів у моєму портфоліо: [https://freelancehunt.com/ua/freelancer/romas6ka.html#portfolio](https://freelancehunt.com/ua/freelancer/romas6ka.html#portfolio)
Готовий розпочати роботу над проєктом «---» вже сьогодні.
Бюджет: 4500 UAH Термін: 7 днів
Вітаю!
Налаштую AI-обробку вхідних повідомлень із реклами в ManyChat для авто-імпорту: підключу Grok через API + Make.com, щоб бот розумів запит клієнта й відповідав живою мовою без шаблонних сценаріїв.
Реалізую A/B split 50/50: одна половина трафіку йде через бот-сценарій з кваліфікацією ліда, інша — одразу в живий чат. Так побачимо, де конверсія краща саме у вашій ніші.
Маю досвід із ManyChat + Make + AI API. Готовий обговорити деталі та приступити до виконання.
Бюджет: 4000 UAH Термін: 2 дні
Доброго дня! 👋
ManyChat + AI інтеграція — знайома задача. Підключаємо Grok через API, налаштовуємо передачу повідомлень через Make, логіка A/B тестування 50/50 реалізується чисто.
Розуміємо специфіку лідогенерації — головне щоб AI не злив ліда, а довів до цільової дії.
Готовий до роботи, деталі обговоримо в особисті 🤝
Бюджет: 8000 UAH Термін: 7 днів
Доброго дня! Будую саме такі пайплайни - ManyChat ↔ AI ↔ Make ↔ CRM. Grok API підключу через Make або n8n, передача user message → AI → відповідь у ManyChat працює стабільно. A/B на 50/50 — вбудований ManyChat split flow + tagging для аналітики.
Тиждень тому зайняв 3-тє місце соло на AI Agent Olympics Hackathon (Milan AI Week 2026, найбільша AI-подія Європи, 731 команда). Full-time AI automation engineer 1+ рік. MSc Strategic PM, PRINCE2 — додаю структуру і документацію в кожен проєкт.
Ціна: 8 000 грн, 7 днів з тестуванням обох гілок A/B і документацією. Готовий стартувати цього тижня.
Кейси детально у профілі
- Проєкти -
- Оцінка -
- Рейтинг 229
Бюджет: 15000 UAH Термін: 7 днів
Вітаю! Ми — команда розробників та сертифікованих спеціалістів із просування в соціальних медіа з 4-річним практичним досвідом. Налаштування обробки вхідних повідомлень із реклами вимагає синхронізації технічних інструментів та розуміння поведінки користувача. Ми реалізуємо цей проєкт за допомогою Python або Javascript розробки, підключимо офіційні API рекламних платформ, налаштуємо автоматичні сценарії відповідей (ботів) та за потреби інтегруємо платіжні системи або бази даних для збору лідів. Ви отримаєте повністю автоматизовану воронку, захищену від збоїв та готову до масштабування. Давайте зв'яжемося в особистих повідомленнях, щоб уточнити джерела трафіку та ваші бізнес-завдання!
Бюджет: 5000 UAH Термін: 4 дні
Привіт, Олександро!
Ознайомився з завданням для вашої компанії з імпорту авто. Можу реалізувати цю зв'язку (ManyChat + Make + AI) якісно, оскільки глибоко розумію, як працюють нейромережі "під капотом".
У мене є готова експертиза під ваш запит:
Інтеграція Groq API: Ви згадали Grok. Я розробник Python-ботів і мій поточний комерційний проект побудований саме на прямому API Groq (Llama 3). Це ідеальний вибір для реклами, оскільки ця нейромережа генерує відповіді миттєво — клієнт не встигне "остигнути". Легко налашую передачу Webhook з ManyChat в Make і далі в API нейромережі.
Логіка продажів (Промпт-інжиніринг): Технічно зв'язати сервіси — це полдела. Головне — змусити ІІ працювати як крутий менеджер з пригону авто. Я пропишу жорсткий System Prompt, щоб бот не просто "балакував", а кваліфікував ліда (дізнавався бюджет, марку, терміни) і закривав його на дзвінок/живий чат.
Воронки та A/B тест: Я відмінно розумію логіку лідогенерації (в своїх проектах пишу автоворонки для "дожиму" заснувших клієнтів). Налаштувати спліт-тест 50/50 трафіку в ManyChat не складе проблем.
- Проєкти -
- Оцінка -
- Рейтинг 291
Бюджет: 3000 UAH Термін: 5 днів
Вітаю, Олександра,
Готова взяти ваш проект з налаштування обробки вхідних повідомлень з реклами за допомогою AI для імпорту авто.
Вже налаштовувала подібні флоу у Manychat з переходом з Ads прямо в бот, знаю всі нюанси ManyChat + реклама та роботу з Meta-платформами.
Пропоную:
- Інтеграція ШІ в ManyChat або через Make.com або n8n
- Налаштування двох варіантів спілкування для тесту
- A/B-тестування
Спеціалізуюся саме на побудові автоматизацій у ManyChat з інтеграцією ШІ, CRM та інших сервісів через Make та n8n.
За моїм досвідом, клієнти не люблять довгі кнопкові меню — хочуть швидку та природну відповідь. Тому почнемо з розмовного чатбота, а далі будемо тестувати, дивитись на конверсію і разом відпрацьовувати найкращий варіант взаємодії.
Готова детально все обговорити, пояснити варіанти та показати, як це працюватиме саме під ваш проєкт.
Напишіть мені в чат — обговоримо деталі, бюджет і терміни.
З повагою,
Світлана
- Проєкти -
- Оцінка -
- Рейтинг 496
Бюджет: 10000 UAH Термін: 1 день
Привіт!
Ми dZENcode – компанія повного циклу розробки цифрових рішень: від дизайну та програмування до інтеграцій і пострелізної підтримки.
Беремо проекти з нуля і підключаємось до доопрацювання існуючих рішень.
Можемо підключитися до налаштування AI-обробки чатів і тесту сценаріїв під вашу воронку.
Який сценарій хочете перевірити в пріоритеті?
Вже є доступи до ManyChat, AI і Make або Zapier?
Докладну інформацію про наші послуги та ставки ви знайдете на сайті: Freelancehunt
Подивіться – після цього зможемо обговорити деталі і узгодити наступний крок.
⚠️ Після уточнення всіх деталей визначимо обсяг, підходящий формат співпраці: позадачно, аутсорс або аутстафф і фінальну вартість.
Чому з нами проекти гарантовано доходять до релізу:
💎 10+ років надаємо IT-послуги;
🔥 90+ штатних спеціалістів;
🚀 250+ публічних відгуків з 2015 року;
⚙️ Підтримуємо продукт по SLA після запуску;
✅ Працюємо по NDA і договору з компанією!
Бюджет: 20000 UAH Термін: 15 днів
Доброго дня.
Розумію вашу потребу в автоматизації обробки вхідних повідомлень з реклами через AI. Така задача вимагає точного налаштування інтеграцій та тестування сценаріїв.
Що зроблю:
— Підключаю AI (Grok/Google Gemini) через Make чи Zapier до ManyChat
— Налаштування API для обробки повідомлень та генерації відповідей
— Створю 2 сценарії спілкування: класичний бот та «прямий чат» без затримок
— Налаштув в A/B тестування з розподілом трафіку 50/50
— Проведу повне тестування та оптимізацію результатів
Бонус: надам звіт про ефективність обох сценаріїв та рекомендації для подальшого вдосконалення.
Строки: 15 днів після отримання доступів до ManyChat та API-ключів.
Вартість: 20000 грн.
Буду рада обговорити деталі.
Бюджет: 2000 UAH Термін: 3 дні
Привіт! Ваш проект привернув мою увагу. Готовий почати роботу і забезпечити високу якість виконання.
Ставки поки відсутні
-
Світлана Христенко 25 травняОлександро, чи вже підключений Манічат до Ads і які канали використовуєте?
-
Viktor Tomchuk 25 травняMany Chat + Grok + Make / Zapier
Я з цими інструментами працюю давно, але не думаю що це адекватний варіант для вашого випадку
Якщо цікаво, можу дати тестовий доступ до АІ агента для ріелторів зібраного на N8N
Актуальні фриланс-проєкти в категорії AI та машинне навчання
Всім привіт! Зараз на ринку дуже багато селлерів, які продають токени claude через проксі Мені необхідно протестувати різних селлерів і зрозуміти, яке API працює найбільш справно для кодування claude code Потрібно буде авторизовуватися через термінал в claude code і дивитися на стабільність роботи API (проганяти під навантаженням) і знайти найбільш оптимальний Хто зараз може взяти в роботу?
Хочу бот готовий якщо є рішення - пишіть новачки - прохання не турбувати тільки досвідчені, ті хто справлявся і знає дякую.
Шукаємо спеціаліста з LLM, RAG та prompt engineering для аудиту й удосконалення вже створеного ШІ-асистента операторів контакт-центру мережі медичних центрів. Це не розробка з нуля. Наразі асистент працює в середовищі ChatGPT та використовує: власну навичку з інструкціями SKILL.md; базу знань у Project Sources; структуровані Markdown-файли, автоматично сформовані з CSV-вивантажень медичної інформаційної системи; окремі індекси цін, виконавців, підрозділів, пакетів, обладнання та рекомендованих комбінацій послуг. База містить приблизно: 2 700+ медичних послуг; 90+ пакетів і комплексів; 300+ рекомендованих комбінацій; 600+ хірургічних втручань; ціни за різними підрозділами; виконавців, адреси, підготовку, обладнання та іншу довідкову інформацію.Що має робити асистент За запитом оператора асистент повинен швидко надавати перевірену відповідь: чи надається потрібна послуга; точний код, назву та ціну; у яких підрозділах вона доступна; хто з лікарів або інших спеціалістів її виконує; як підготуватися; який пакет або комплекс вигідніше запропонувати; які супутні послуги доцільно запропонувати; яка послідовність комплексного запису; які є дешевші або альтернативні варіанти; для операцій — окремо базову ціну та орієнтовну загальну вартість випадку хірургічного лікування. Асистент не повинен вигадувати ціни, виконавців, підготовку, медичні показання або переносити інформацію між схожими послугами.Наявні проблеми Система вже працює, але потребує підвищення стабільності пошуку та якості відповідей. Зокрема: модель інколи знаходить основну послугу, але пропускає рекомендовані комбінації; не завжди витягує окремі поля з великих Markdown-файлів; може знаходити базову ціну операції, але пропускати загальну вартість хірургічного випадку; результати залежать від структури та розміру файлів у Project Sources; потрібно оптимізувати індекси, маршрутизацію джерел і правила пошуку; потрібно забезпечити однаково якісні відповіді на короткі, неточні та розмовні запити операторів. Наприклад, простий запит «холецистектомія» повинен одразу повернути доступні варіанти операції, коди, базові ціни, загальну вартість лікування, підрозділи, виконавців та пов’язані послуги.Завдання спеціаліста Провести аудит чинного SKILL.md, структури бази знань і логіки пошуку. Проаналізувати причини пропуску даних під час retrieval. Запропонувати оптимальну архітектуру бази знань для ChatGPT. Удосконалити або переписати SKILL.md. Оптимізувати структуру Markdown-файлів та компактних індексів. Налаштувати обов’язковий пошук: пакетів і комплексів; рекомендованих комбінацій; цін за підрозділами; виконавців; вартості випадку хірургічного лікування. Перевірити генератор бази знань із CSV-вивантажень та за потреби вдосконалити Python-скрипти. Створити набір контрольних запитів і критеріїв оцінювання відповідей. Провести тестування на реальних сценаріях контакт-центру. Надати фінальну документацію для подальшого оновлення та підтримки системи.Очікуваний результат Маємо отримати стабільного асистента, який: відповідає українською мовою; не пропускає критично важливі дані; повертає лише інформацію, підтверджену базою знань; правильно розрізняє послуги, пакети та рекомендовані комбінації; показує код, назву, ціну, підрозділ і виконавця; для операцій розділяє базову ціну та повну вартість лікування; пропонує оператору конкретний сценарій подальшого запису пацієнта; стабільно працює після наступних оновлень CSV-вивантажень; працює відносно швидко.Вимоги до виконавця Потрібен спеціаліст із практичним досвідом: ChatGPT Projects, Custom GPT або ChatGPT Skills; LLM, RAG, retrieval та семантичного пошуку; prompt engineering; проєктування баз знань для мовних моделей; Markdown, CSV, JSON/JSONL; Python для обробки та перетворення даних; тестування якості відповідей LLM. Буде перевагою досвід із медичними інформаційними системами, контакт-центрами або великими каталогами послуг. Ми шукаємо не лише автора промтів, а спеціаліста, який розуміє обмеження пошуку у великих джерелах, фрагментацію контексту та способи побудови надійних індексів.Що надати у пропозиції Просимо коротко зазначити: Ваш досвід із ChatGPT, RAG або корпоративними базами знань. Приклади схожих реалізованих проєктів. Як би ви підійшли до діагностики пропуску окремих полів у великих файлах. Орієнтовні строки та вартість аудиту й доопрацювання. Чи готові ви підписати угоду про конфіденційність. Персональні дані пацієнтів у межах цього проєкту не передаватимуться. Остаточна вартість робіт буде узгоджена після уточнення Технічного Завдання між Замовником та Виконавцем.
Шукаю виконавця для побудови системи AI-агентів, яка автоматизує маркетинговий і продажовий конвеєр: від генерації контенту до сегментації лідів у CRM і аналітики гіпотез. Нижче - задачі, згруповані за функціональним призначенням. Скільки саме сервісів/агентів буде в підсумковій архітектурі і на якому стеку - вирішуєте ви, виходячи з власного досвіду. Головне, щоб рішення покривало всі задачі нижче, було робочим, підтримуваним, масштабованим та обов'язково мало зручний механізм рев'ю/затвердження результатів людиною перед публікацією чи запуском реклами. Блок 1. Генерація контенту (мультиканальний копірайтинг)Один або кілька генеруючих генеруючий модулів, що видають тексти під різні формати на основі матеріалів проєкту (програми курсів, інтерв'ю, ефіри): Тексти лендінгів Email-послідовності: прогрівні ланцюжки, розсилки Пости в Telegram-бот/канал Рекламні тексти для Meta, включно з варіантами під різні гіпотези Контент-план і пости для Facebook / Instagram / Telegram Статті для блогу (в тому числі на основі транскрибованих відео — див. Блок 3)Блок 2. Виробництво фінальних матеріалівПеретворення готового тексту в кінцевий артефакт, готовий до публікації: Лідмагніти — верстка і збірка готового PDF (чек-листи, гайди) з інтеграцією Canva/Figma для редагування Рекламні креативи Meta — статичні візуали з ресайзами під формати кампаній Лендінги на Framer — структура сторінки, наповнення CMS, збірка готової сторінки під запуск.Блок 3. Відео → блог Транскрибація відео (ефіри, інтерв'ю, воркшопи) Нарізка транскрипту на статті, що ведуть у воронку Публікація в блог на основному сайті (блогу зараз немає — можливо, потрібна блог-секція на Framer CMS; відкрите питання: чи може її створити сама система, чи це окрема задача)Блок 4. Інтеграція з рекламним кабінетом Meta Вивантаження готових текстів і креативів у кабінет Тегування оголошень/кампаній за гіпотезамиБлок 5. CRM та лід-роутинг Автоматична сегментація лідів у Telegram-боті (був/не був на заході, гілка воронки, офер) Передача сегментів у CRM Автотегування нових лідів у CRM при потраплянні у воронку (через реєстрацію)Блок 6. Аналітика гіпотез Формування таблиці/дашборду гіпотез: витрати/результат по кожній воронці, лід-магніту, креативу. Періодичний АІ-аналіз з рекомендаціями: що масштабувати, що зупинити Оцінка конверсійності лендінгівЩо очікуємо у відгуку Бачення архітектури — як би ви розбили ці 6 блоків на агенти/сервіси, на якому стеку (оркестрація, генерація, зберігання даних). Портфоліо/кейси — приклади подібних систем автоматизації (маркетинг, ліди, контент-генерація). Орієнтовна оцінка термінів і вартості, бажано поетапно. Питання по ТЗ, якщо щось незрозуміло.
Шукаємо досвідченого Python/AI-розробника (або невелику команду) для створення ІІ-сервісу на базі Telegram-бота. Проект автоматизує прийом замовлень від майстрів і сервісних центрів на діючому B2B-майданчику запчастин для мобільної техніки та електроніки (каталог ~30 000 SKU). Що повинен робити бот:Мультимодальний ввід: приймати текст, голосові повідомлення (Whisper API) та фото деталей/маркувань (GPT-4o Vision), розпізнавати номенклатуру, ревізії та парт-номери.Розумний пошук: співвідносити жаргон майстрів (аккум, АКБ, дисплей, ориг) з офіційними назвами через векторний пошук (Vector DB).Інтерактивний UI: при кількох варіантах якості (Original, High Copy тощо) — групувати їх в одне повідомлення, виводити інлайн-чекбокси з цінами та залишками, перераховувати кошик «на льоту».Каскадні уточнення (Slot Filling): при неоднозначному запиті поетапно уточнювати параметри (модель → колір → ревізія).Оформлення: автоматично надсилати готовий JSON-пакет замовлення на сайт через API після підтвердження кошика.Стек: Python (FastAPI), Aiogram 3.x, OpenAI API (GPT-4o + Whisper), Qdrant, Docker + docker-compose. Термін реалізації: 5–7 тижнів.⚠️ Обов'язкова умова для відповіді: Щоб відсіяти авто-відповіді спам-ботів, вкажіть у повідомленні: яку модель ембеддингів (Embeddings) ви виберете для векторного семантичного пошуку по 30 000 технічних SKU і чому? Відповіді з шаблонним текстом без відповіді на це питання відхиляються автоматично.