Шукаємо розробника ШІ для аграрного консультаційного сервісу

Бюджет: 27000 UAH Термін: 28 днів

Привіт, Ростислав! 🌟

Мене звуть Семен, я розробник з досвідом створення систем штучного інтелекту, включаючи моделі для обробки запитів та інтеграції через API. Готовий розробити вашу інноваційну ШІ-систему для онлайн-консультацій в аграрній сфері! 🚀

📋 План реалізації:

Розробка моделі ШІ:
Створю модель на базі Python з використанням бібліотек transformers (Hugging Face) та PyTorch.
Налаштую модель для формату питання-відповідь: наприклад, клієнт запитує «Як боротися з фітофторою?», ШІ відповідає на основі бази знань.
Використаю попередньо навчена модель (наприклад, BERT або RoBERTa), адаптовану під аграрну тематику.
Навчання на базі знань та постійне навчання:
Навчу модель на вашій базі знань (надасте ви): тексти, статті, FAQ по аграрній сфері.
Реалізую механізм донавчання: додам можливість завантажувати нові дані (наприклад, через CSV) та оновлювати модель (fine-tuning).
Налаштую збір зворотного зв'язку: користувачі оцінюють відповіді, модель донавчається на основі оцінок.
Створення API:
Розроблю REST API на FastAPI:
Ендпоінт для запитів: POST /ask з параметром питання (наприклад, «Як удобрювати пшеницю?»).
Відповідь: JSON з текстом консультації та впевненістю (наприклад, { "answer": "Використовуйте азотні добрива...", "confidence": 0.92 }).
Забезпечу документацію API (Swagger).
Оптимізація продуктивності та точності:
Оптимізую модель: використаю квантування (для прискорення), кешування частих запитів.
Для точності: додам фільтрацію некоректних даних, проведу валідацію на тестовому наборі (наприклад, 80% точності на ваших даних).
Розміщу систему на сервері (наприклад, AWS) з підтримкою масштабування.

💡 Мій досвід:
Розробив чат-бота для сільгоспкомпанії: навчив модель на базі даних по добривах та хворобах рослин (5000+ записів).
Створив API для ШІ-бота в сфері логістики: інтеграція з мобільним додатком, 1000+ запитів на день.
Працював з ChatGPT API: інтегрував його в систему підтримки клієнтів для автоматизації відповідей.

💰 Вартість та терміни:
Розробка моделі ШІ: $800.
Навчання та донавчання: $300.
API та оптимізація: $400.
Всього: $1500.
Терміни: 3–4 тижні.
Супровід: $100/місяць (за бажанням).

❓ Наступні кроки:
Надайте базу знань для навчання.
Уточніть платформи для інтеграції API.
Почну після погодження!
З повагою, Семен 😊 Розгорнути

Бюджет: 12500 UAH Термін: 1 день

Доброго дня. Ви, напевно, не зовсім розумієте, що вам потрібно робити з технічної точки зору. Це висновок за описом ТЗ.
Вам потрібно розробити СВОЮ модель чи ви хочете працювати з навченою моделлю? Або ви хочете працювати з великою моделлю через API?
Свої моделі не робив, і не бачу особливого сенсу, але з навчанням і RAGом зможу допомогти.
Пишіть в ЛС, після розуміння деталей зможу запропонувати реальний план робіт.

Бюджет: 27000 UAH Термін: 30 днів

Добрий день. Готовий виконати.
Маю великий досвід розробки AI моделей.
Моє портфоліо: Freelancehunt

Розроблю AI модель для обробки запитів користувачів в аграрній сфері. Реалізую механізм постійного навчання моделі. Створю API. Реалізую необхідний функціонал.
Оптимізую. Протестую та надам документацію.

Пишіть, обговоримо і я приступлю до роботи.

Бюджет: 15000 UAH Термін: 10 днів

Добрий день.
Готовий взяти Ваш проект.
Зможу розробити для Вас AI-агента, який зможе надавати консультації клієнтам і буде інтегрований з іншими необхідними сервісами через API. Використовую no-code/low-code інструменти.
Пишіть в особисті, обговоримо всі можливі нюанси і підберемо для Вас найкраще рішення.

Бюджет: 12500 UAH Термін: 1 день

Ваше завдання виглядає надзвичайно цікавим та перспективним, адже створення ШІ для аграрної сфери відкриває широкі можливості для автоматизації консультацій і підвищення ефективності галузі. Я маю досвід розробки моделей машинного навчання, створення API та роботи з великими даними, що відповідає вашим вимогам. Особливо цікаво працювати над механізмом постійного навчання моделі, щоб забезпечити її актуальність та точність. Буду рада долучитися до проєкту та обговорити деталі!

Питання до замовника
Чи можете ви надати детальну інформацію про обсяг та формат бази знань в аграрній сфері (наприклад, текстові документи, бази даних, обсяг даних)?
Які платформи планується інтегрувати з API, і чи є специфічні вимоги до його архітектури (наприклад, REST, GraphQL)?
Чи є у вас переваги щодо фреймворків або бібліотек для розробки моделі ШІ (наприклад, TensorFlow, PyTorch)?
Які критерії точності відповідей ви вважаєте ключовими, і чи є цільові метрики (наприклад, F1-score, BLEU)?
Чи передбачається тестування моделі на реальних користувачах, і якщо так, то на якому етапі?
Буду вдячна за відповіді, щоб краще оцінити обсяг роботи та запропонувати оптимальний підхід!

Бюджет: 12500 UAH Термін: 17 днів

Вітаю! Маю досвід створення LLM-рішень для нішевих сфер — зокрема, реалізовував подібний проєкт з інтеграцією GPT через API та налаштуванням системи навчання на внутрішній базі знань. Робив повну обробку запитів у форматі питання-відповідь, налаштовував автоматичне донавчання, розробляв API для підключення до різних платформ. Гарантую якісний результат, швидкий старт і грамотну підтримку. Можемо обговорити деталі