Розробка AI-агента для аналізу договорів (на базі Claude)

Бюджет: 2000 UAH Термін: 7 днів

Привіт, я працював над AI-системою для аналізу медичних документів яка обробляла 500+ документів на день з точністю 94% - це дуже схоже на ваш проект з договорами!

Цікаво, як ви плануєте вирішити питання з chunking юридичних документів, щоб зберегти контекст між пов'язаними пунктами договору?

Пропоную зв'язатися, я безкоштовно проконсультую вас з технічної сторони та складемо план розробки + розповім про мою команду! ⚖️

Бюджет: 2000 UAH Термін: 1 день

Вітаю!

Реалізуємо AI-агента для аналізу договорів українською:

Стек: Claude API (аналіз + рекомендації), RAG на ChromaDB/Pinecone, FastAPI бекенд, підтримка PDF/DOCX/TXT.

Phase 1 MVP:
— Завантаження договору, розбивка на логічні блоки
— Класифікація типу договору
— Аналіз ризиків по пунктах (🔴🟡🟢) з прив'язкою до норм ЦКУ/ГКУ
— RAG по законодавству — тільки конкретні посилання, без галюцинацій
— Рекомендована редакція кожного пункту

Phase 2:
— Судова практика як аргументація
— Порівняння двох версій договору
— Чек-лист ризиків + summary

Розуміємо критичні нюанси: якість chunking, валідація посилань, контроль hallucinations через RAG-only відповіді.

Напишіть у особисті — обговоримо бюджет та старт. Розгорнути

Бюджет: 27000 UAH Термін: 27 днів

Доброго дня. Дуже зацікавив ваш проект. Пропоную якісне виконання в помірний термін. Ми можемо обговорити деталі роботи і приступити до реалізації.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів

Добрий день.
Готовий взяти Ваш проект у роботу.
Зможу розробити для Вас такого асистента за допомогою n8n.
Пишіть в особисті, обговоримо всі деталі і оберемо рішення найбільш підходяще для Вас.

Бюджет: 26990 UAH Термін: 29 днів

Добрий день!
Мене звати Валентин, і я представляю Arctic Web Agency. Ми - команда яка спеціалізується на створенні сучасних та ефективних рішень для бізнесу.В особисті повідомлення зможу надати приклади наших схожих робіт. Готові взяти ваш проєкт до роботи!

З повагою
Arctic Web Team
Freelancehunt

Бюджет: 20000 UAH Термін: 10 днів

Доброго дня, готові реалізувати AI агента для аналізу договорів з фокусом на точність і юридичну обґрунтованість - маємо 4 роки досвіду в IT та працювали з AI і RAG системами в портфоліо - пропонуємо рішення з API first архітектурою де LLM обробляє текст і генерує висновки, а RAG шар через векторну базу забезпечує відповіді тільки на основі законодавства і судової практики, реалізуємо пайплайн з обробкою документів, розбиттям на блоки, аналізом пунктів, класифікацією ризиків і генерацією рекомендацій з посиланнями, окремо закладемо контроль галюцинацій, логування і валідацію джерел, MVP можна реалізувати за 2–4 тижні з подальшим розширенням функцій - працюємо вдвох, що гарантує комплексний підхід.

Бюджет: 8000 UAH Термін: 1 день

Доброго дня. Готов виконати даний проект маю великий досвiд розробки додаткiв.

Бюджет: 20000 UAH Термін: 15 днів

Вітаю! Задача зрозуміла — вам потрібен не просто чат-бот, а повноцінна RAG-система з високим ступенем довіри до джерел. Я маю досвід розробки складних систем на Python з використанням LLM (Claude, GPT) та інтеграцією зовнішніх даних через API та векторні бази.
Мій досвід у розробці терміналів з ризик-менеджментом та складних логічних ботів дозволяє мені реалізувати архітектуру, де Reasoning моделі Claude буде підкріплений жорсткою фільтрацією через базу знань.
Як я реалізую MVP (Phase 1):
1. Обробка документів: Налаштую якісний парсинг PDF/DOCX із правильним сегментуванням (chunking) на логічні блоки, щоб не втрачати контекст пунктів.
2. RAG-система: Використаю Pinecone або Chroma DB для зберігання законодавчої бази. Це дозволить агенту не "галюцинувати", а давати конкретні посилання на статті ЦКУ/ГКУ.
3. Аналіз ризиків: Налаштую систему скорингу (🔴/🟡/🟢), базуючись на патернах, які ми закладемо в промпти та базу знань.
4. Результат: Ви отримаєте API-first рішення, яке видає структурований звіт із порівнянням "було/стало".
Маю запитання щодо джерел: чи є у вас вже зібрана база законодавства в текстовому форматі, чи потрібно налаштувати парсинг із відкритих реєстрів на першому етапі?

Бюджет: 18500 UAH Термін: 18 днів

Доброго дня!

Уважно ознайомився з ТЗ — завдання складне і цікаве, бачу де більшість виконавців помиляються на старті.

Головне, що відрізняє якісну реалізацію в— це вирішення трьох конкретних проблем, які зазвичай замовчують:

1. Chunking договорів з нестандартною структурою.
Regex-парсери не працюють на реальних документах. Я використовую Claude на першому кроці для структурування документа в JSON (розділ → підпункт → текст), і вже потім індексую chunks з метаданими. Це дорожче на $0.01–0.02 за документ, але дає точні посилання на конкретний пункт, а не «десь у розділі 3».

2. Валідація посилань на норми права. Кожне посилання в звіті має прапор retrieved: true/false — агент фізично не може вигадати статтю, якої немає в retrieved context. Якщо норма не знайдена — так і пише: «норма не верифікована, рекомендуємо консультацію юриста». Це фундамент довіри до продукту.

3. Актуальність законодавчої бази. Індексую кодекси з метаданими last_verified_date, моніторинг змін через парсинг Верховної Ради. Звіт завжди показує дату верифікації норми.

Що входить у Phase 1 (MVP):
— Завантаження PDF / DOCX / TXT
— Claude-based chunking і класифікація типу договору
— Базовий RAG із законодавством (ЦКУ, ГКУ, КЗпП)
— Аналіз ризиків по рівням
— Верифікація посилань
— Звіт JSON → HTML

Phase 2 — (14 днів)
Підключення судової практики (Єдиний реєстр судових рішень), покращена класифікація ризиків, UI звіту з фільтрами.
вартість орієнтовно 14000

Phase 3 — (18 днів)
порівняння двох версій договору, інтеграція з Google Docs, автоматизації.
вартість орієнтовно 18000

Стек: Python + FastAPI, Claude API, ChromaDB, Next.js.

Вартість у відгуку вказана за Phase 1: 18 000 грн.

Маю досвід розробки AI-агентів та RAG-систем, розумію де ховаються реальні складнощі таких проєктів.

Готовий обговорити деталі та відповісти на технічні питання. Розгорнути

Бюджет: 25000 UAH Термін: 10 днів

Вітаю, можу розробити MVP-версію під ваш продукт.
Є досвід створення складних продуктів під ключ.
Пропоную зв'язатися в ЛС.

Гарного дня, Павло

Бюджет: 20000 UAH Термін: 5 днів

Я маю досвід побудови складних RAG-систем і розумію, що в юридичній сфері «галюцинація» моделі — це неприпустима помилка/ Розповім як я це реалізую , щоб ви обрали мене

Моя технічна стратегія реалізації:
1. RAG-архітектура та Chunking (Ключовий етап)
Найскладніше в юридичному RAG — це правильне розбиття документів.

Законодавство: Я реалізую ієрархічний чанкінг (Стаття -> Частина -> Абзац), щоб посилання на норму права були точними, а не загальними.

Судова практика: Використаємо векторну базу (Pinecone або Chroma) для зберігання семантичних векторів судових рішень. Це дозволить знаходити не просто схожі слова, а схожі юридичні ситуації.

2. Workflow «Критичного мислення»
Замість одного запиту до LLM, я реалізую Agentic Workflow:

Аналітик: Розбиває договір та визначає сутність зобов'язань.

Пошуковець (Retriever): Шукає актуальні норми в ЦКУ/ГКУ та релевантні кейси в базі судової практики.

Юрист-ревізор: Співставляє пункт договору з отриманими даними, виявляє ризики та формує обґрунтування.

Коректор: Перевіряє посилання на валідність та формулює рекомендації «людською мовою».

3. Технічний стек
Backend: Python (FastAPI) — золотий стандарт для AI-проєктів.

Orchestration: LangGraph (від LangChain) для створення складних циклічних агентів.

OCR: Unstructured.io або AWS Textract для ідеального зчитування PDF.

Frontend: Next.js для створення інтерактивного звіту, де можна клікнути на ризик і побачити текст закону в сусідньому вікні.

Ціну та терміни вказую для phase 1

Мій гіт https://github.com/onyx144 Розгорнути

Бюджет: 22000 UAH Термін: 30 днів

Доброго дня. Стек:

— Python 3.13 + FastAPI (API-first архітектура)
— Claude 3.7 Sonnet (Anthropic API) — найкраща з reasoning по long-context legal docs, я daily-driver
— Embeddings: voyage-law-2 (спеціально для legal) або text-embedding-3-large
— Vector DB: Chroma локально для MVP ($0), Pinecone/Weaviate коли scale >10k договорів
— OCR: Tesseract + pdfplumber для текстових PDF, Azure Document Intelligence для відсканованих
— Smart chunking: LlamaIndex з custom legal-block parser (за блоками "предмет/відповідальність/форс-мажор", не arbitrary 512-token)
— Sources: zakon.rada.gov.ua scraper для ЦКУ/ГКУ/КЗпП + reyestr.court.gov.ua для судової практики
— Docker Compose + GitHub Actions CI

Critical для якості (типові пастки які ламають LegalTech AI):

System prompt який ENFORCE'ує "відповідай тільки з джерел RAG" + refusal якщо нема citation
Кожне reference валідується — Claude перевіряє що нормативний акт існує перед output
Smart chunking з overlap не cuts через legal clauses (інакше context loss)
Confidence score per risk (0-100%) + tier classification (червоний/жовтий/зелений)
Phase 1 MVP (4-5 тижнів, 22000 UAH):

Upload PDF/DOCX/TXT + OCR fallback
Smart chunking + classification типу договору
RAG з ЦКУ + ГКУ + КЗпП embedded
Risk identification + 3-tier + recommended rewrite + "людською мовою" пояснення
API endpoint + admin UI
Анти-hallucination layer
Phase 2 (3 тижні, +18000 UAH): судова практика з reyestr.court.gov.ua, PDF export звіту, comparison режим двох версій

Phase 3 (по запиту): "режим переговорів", автоматизації, Google Docs / CRM інтеграції

Релевантний досвід: Daily Claude API user (Sonnet 3.7), будую local RAG pipelines (Chroma + Postgres pgvector). Парсила Verkhovna Rada open data API для іншого проекту.

Demo: POC RAG over повним ЦКУ + 1 тип договору (купівля-продаж) за 3-4 дні, 5000 UAH окремо як технічна перевірка перед основним контрактом.

Чесні обмеження: Hallucinations не 100% solvable, output потребує review юриста перед production use. Disclaimer "AI не заміна юриста" обов'язковий у фінальному UI.

Готова на ескроу + async chat. Розгорнути

Бюджет: 1000 UAH Термін: 1 день

я входжу до топ-10 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: 27000 UAH Термін: 27 днів

задача цікава.
приблизно по MVP 4-5 тижнів, $800-1200.
якщо підходить - можемо обговорити.

Бюджет: 5000 UAH Термін: 10 днів

Доброго дня! Ознайомились із вашим проєктом. Завдання дуже сильне та перспективне — фактично LegalTech AI-платформа для аналізу договорів з фокусом на українське право. Маємо досвід у створенні AI-сервісів, RAG-систем, document intelligence рішень та складних backend-продуктів.

Розуміємо ключову задачу: не просто “чат з ШІ”, а керований AI-агент, який дає конкретні юридичні висновки з посиланням на джерела права та мінімізує hallucinations.

Що можемо реалізувати:

• Завантаження PDF / DOCX / TXT договорів
• OCR для сканованих документів
• Smart chunking договору по юридичних блоках
• Визначення типу договору
• Аналіз кожного пункту окремо
• Виявлення ризиків: юридичних / фінансових / операційних
• Risk scoring: високий / середній / низький
• Переписані редакції пунктів
• Пояснення “людською мовою”
• Summary документа

RAG система:
• Інтеграція законодавства України
• Кодекси, акти, нормативна база
• Пошук релевантних норм права
• Судова практика як окремий knowledge layer
• Валідація джерел і посилань

Рекомендований стек:
• Backend: Python (FastAPI)
• AI: Claude API + OpenAI (резерв / embeddings)
• Vector DB: Weaviate / Pinecone / pgvector
• PostgreSQL
• OCR: Tesseract / Google Vision / Azure OCR
• Frontend: Next.js / React
• Auth / roles / audit logs

Як би будували MVP (Phase 1):
• Завантаження документа
• Аналіз структури договору
• RAG тільки по законодавству
• Звіт по ризиках + рекомендації
• API-first архітектура для майбутніх інтеграцій

Що критично і ми це врахуємо:
• Якісний chunking документів
• Жорсткий grounding only from sources
• Логування відповідей
• Перевірка актуальності норм
• Прозора архітектура для масштабування

Також можемо допомогти як технічний партнер: roadmap продукту, UX legal dashboard, monetization model, SaaS architecture.

Готові обговорити MVP, бюджет, строки та розбити роботу на фази.

Наш сайт: https://benefit-it.net/
З повагою, Benefit Studio Розгорнути