Потрібно через ШІ якісно обробити більше файлів

Бюджет: 200 USD Термін: 1 день

обращайтесь

Бюджет: 50 USD Термін: 1 день

«Вітаю! Проблема більшості чат-агентів у тому, що вони мають обмежене вікно контексту і починають "лагати" або втрачати зв’язки на файлах обсягом понад 1-2 МБ.

Я пропоную професійне рішення на основі семантичних векторів (embeddings). Замість простого текстового порівняння, мій скрипт перетворює кожну подію на математичний код і групує їх за змістом. Це гарантує, що події на кшталт "Trump wins" та "GOP victory" будуть об’єднані коректно, незалежно від формулювання.

Ви отримаєте:
Повністю структурований файл (Excel/CSV) із логічними групами.
Скрипт на Python, який ви зможете використовувати для подібних задач у майбутньому.

Готовий обробити невелику частину вашого файлу (10-20 рядків) як безкоштовний тест, щоб ви переконалися в якості групування».

Бюджет: 250 USD Термін: 5 днів

Можна зробити, кешування може заощадити токени, а ще якщо добре пайплайн зробити, може і токенів сильно витрачатися не буде.

Бюджет: 750 USD Термін: 5 днів

Є хороша практика розділяй і володарюй, можливо її тут потрібно і застосувати.

Пишіть ЛС відкрито.

Бюджет: 50 USD Термін: 1 день

Добрий вечір, Артем!
В цілому завдання зрозуміле, для точного відповіді по термінах і ціні, хотілося б уточнити деякі питання, які у мене виникли після аналізу вашого завдання.
Пишіть в приватні повідомлення — обговоримо деталі і ваші побажання.

Бюджет: 100 USD Термін: 2 дні

Вітаю!
Я можу реалізувати для вас інтелектуального бота для семантичного аналізу та групування подій Polymarket, який стабільно працює з великими обсягами текстових даних і не обмежується лімітами чат-агентів.

🔹 Що я зроблю:

Оброблю поточний файл (~5 МБ) з подіями (вибори, політика тощо)

Автоматично зіставлю події за змістом, навіть якщо формулювання кардинально відрізняються
(наприклад: «Трамп стане президентом» ↔ «Республіканці переможуть на виборах»)

Розділю всі події на логічні групи («папки») за спільним сенсом

Реалізую механізм, за яким нові події:

автоматично додаються до відповідної групи

або створюють нову групу, якщо сенс не збігається з існуючими

🔹 Чому це рішення працює коректно:

Використовую семантичний аналіз, а не пошук за ключовими словами

Рішення не “гальмує” і не втрачає дані, на відміну від звичайних чат-агентів

Архітектура готова до масштабування та подальшого розвитку

🔹 Що ви отримаєте в результаті:

Чітко структуровані події, згруповані за змістом

Швидку обробку нових даних

Готовий інструмент, який можна використовувати та розширювати

💰 Вартість — запропоную після короткого обговорення формату даних і вимог
🕒 Термін виконання — від кількох днів до 2 дні

Готовий обговорити деталі та запропонувати оптимальне рішення саме під ваші задачі.
Напишіть — із задоволенням візьмусь за реалізацію. Розгорнути

Бюджет: 25 USD Термін: 1 день

я входжу до топ-5 розробників у категорії «Штучний інтелект і машинне навчання» серед ~2100 фахівців на платформі.
Гарантую:
- Швидке та якісне виконання завдання
- Чітке дотримання дедлайнів
- Регулярний зв'язок протягом усього процесу
Буду радий обговорити деталі вашого проекту у приватних повідомленнях.

Бюджет: 25 USD Термін: 1 день

Забавно, але так - набирає популярність створення скриптів і ботів на Polymarket

Потрібно також враховувати арбітраж, комісію - вона піднялася в останньому оновленні, якщо читали.

Прямо за раз все зробити і реалізувати буде важко. Я пропоную розбити чітке ТЗ по частинах і вже в процесі покращувати скрипт. Тому що є тренування моделі, аналіз, чим більше даних - тим більше ймовірності і все це потрібно враховувати. Хочу почути дедлайн і бюджет.

Бюджет: 150 USD Термін: 3 дні

Доброго дня!
Я добре розумію суть задачі: мова йде не про просту обробку тексту, а про семантичне зіставлення подій, де одна і та сама ідея може бути сформульована по-різному (наприклад, «Trump becomes president» і «Republicans win the election»).
Проблема з лімітами токенів і нестабільними результатами чат-агентів тут очікувана, тому правильне рішення - працювати з даними, а не з контекстом чату.
Я пропоную реалізацію через:
попередню обробку файлу (≈5 МБ) без обмежень на обсяг;
обчислення семантичних векторів (embeddings) для кожної події;
автоматичне групування схожих за змістом подій у кластери («папки»);
інкрементальну логіку: нові події або додаються до існуючого кластера, або створюють новий, якщо за змістом не підходять;
можливість налаштування порогу «схожості», щоб уникати помилкових об’єднань.
Рішення буде стабільним, відтворюваним і не залежатиме від обмежень LLM-контексту. За потреби можу реалізувати зручне керування через Telegram-бот або надати готовий скрипт/сервіс з експортом результатів.
Готова швидко включитись у роботу, можу почати з аналізу файлу і запропонувати оптимальну структуру кластерів ще до повної реалізації. Розгорнути

Бюджет: 100 USD Термін: 3 дні

Доброго дня. Є готові скрипти. Можу обробити. Якщо актуально - пишіть.

Бюджет: 220 USD Термін: 2 дні

Привіт, в принципі токенів для цього все одно треба накупити, а так зроблю бота, який буде проходити по файлу не втрачаючи сенсу, за рахунок того, що ми на початку створимо різні тайтли подій, а потім поступово підписувати кожну подію тайтлами, обмежив кількість символів, щоб ІІ не втратив контекст, а далі просто запускати з неторкнутої строки і так поки не пройдемо весь файл.