Бюджет: 27000 UAH Термін: 5 днів
Доброго дня!
Маю значний досвід у цій сфері — запропоную кілька ефективних рішень.
Звертайтесь, виконаю завдання швидко та якісно.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів
Привіт. Є великий досвід з Next.js. Готовий допомогти з фронтендом
Бюджет: 27000 UAH Термін: 1 день
Привіт, я працював над проектом створення інтелектуального чат-бота для навчання та підтримки у форматі, подібному до ChatGPT ✅ – обробка понад 5000 сторінок тексту, інтеграція GPT-4.
Ваша ідея з RAG та векторною базою — як ви уявляєте ідеальне поєднання між навчальними матеріалами й відповідями чат-бота?
Пропоную зв'язатися, я безкоштовно проконсультую вас з технічної сторони та складемо план розробки + розповім про мою команду!
Бюджет: 26900 UAH Термін: 2 дні
Привіт! 👋
Я — Fullstack-розробник (Next.js, NestJS, FastAPI, Docker), працюю в парі з ML-інженером, який спеціалізується на LangChain, Llama 3 та RAG-пайплайнах.
Готові реалізувати ваш проект інтелектуального чат-бота під ключ — з повноцінним веб-інтерфейсом та коректною роботою з завантаженими даними (книги, сайт).
Що зробимо:
🌐 Інтерфейс чату (Next.js + Tailwind) — аналог ChatGPT, адаптивний, з історією повідомлень.
⚙️ Backend (FastAPI) — маршрути для чату, завантаження та пошуку даних.
🧠 RAG (LangChain + Chroma/FAISS) — індексація PDF/DOCX та контенту сайту, генерація відповідей строго за вашими даними.
🔗 Інтеграція GPT-4 / Claude / Llama 3 через API.
🐳 Docker-деплой + документація — все готове до запуску та розширення.
Чому ми:
Досвід з OpenAI API, LangChain та LlamaIndex, знання всієї ланцюга від ембеддингов до фронта.
Продумана архітектура, читабельний код, масштабованість, зрозуміла установка.
Працюємо поетапно з проміжними демо та звітами.
💰 Бюджет: €1100-1300
⏱️ Термін: 3–5 тижнів
📄 В кінці — вихідні файли, документація та інструкція по додаванню нових джерел.
Готові обговорити деталі (моделі, формат даних, переваги по векторній БД).
Якщо проект ще відкритий — можемо підключитися одразу.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 35 днів
Доброго дня, готовий виконати. Пишіть в особисті повідомлення, обговоримо детальніше.
Бюджет: 26000 UAH Термін: 45 днів
Здравствуйте, я понимаю, как это реализовать командой и сделать под ключ) Давайте более подробно в личном чате обсудим)
Цена 90000 UAH, просто в объявлении не могу указать более 27000 UAH
Бюджет: 27000 UAH Термін: 30 днів
Вітаю!
Мене зацікавив ваш проект і я готовий взятися за його виконання. Маю великий досвід у розробці подібних платформ - з радісттю готовий допомогти
А це, роботи за які мені НЕ СОРОМНО -
1) Адмін-панелі та модулі CRM систем - 
Behance
2) Телеграм-бот для реєстрації нових учнів + вбудована адмін-панель
Behance
3) Розробка дизайну та його реалізація в готовий продукт (персональна сторінка репетитора англійської та французької мов ):
https://www.aniriyar.com/
4) Розробка розширення під Outlook: Behance
Відкритий до комунікації та обговорення деталей
Бюджет: 27000 UAH Термін: 30 днів
Доброго дня! Розробляю веб‑додатки та працюю з API великих мовних моделей. Зможу створити чат‑бота, який буде відповідати на запитання на основі ваших книг та матеріалів сайту, використовуючи LangChain та індексацію даних. Інтерфейс буде схожий на ChatGPT, а інтеграцію та навчання обговоримо окремо. Умови та вартість договірні.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 20 днів
Вітаю!
Щодо мого досвіду з RAG: останнім часом реалізував декілька проєктів з RAG та роботою з векторними БД. Один із них – це "Чат із PDF": користувач може завантажувати PDF-документи, ці документи завантажуються у векторну БД, і в чаті користувач може спілкуватись з AI-агентом, враховуючи контекст обраних файлів (приклад мокапів https://ibb.co/LDhJqZRN, реальний продукт показати не можу через NDA). В цьому рішенні у якості векторної БД використовувався OpenAI vector store, але немає проблеми використати будь-яку іншу векторну БД за вашим бажанням.
Готовий запропонувати вам рішення на Python (Django) та Vue / Nuxt. Думаю, базова версія цілком може поміститись в €2500.
Буду радий обговорити вашу задачу детальніше.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 10 днів
Добрий день, зацікавив ваш проект. Буду рада співпраці, напишіть будь ласка в особисті повідомлення фрілансханта для зв'язку
Бюджет: 27000 UAH Термін: 4 дні
Готовий виконати цей проект. Є великий досвід розробки різних додатків
Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів
Доброго дня, є досвід роботи з інтеграцією ШІ та RAG, використовую мову пайтон.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів
Навчу нейромережу за вашими книгами, щоб створити ai-асистента.
Напишу бекенд частину і фронтенд (сайт), щоб спілкуватися з ботом через зручний інтерфейс.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 22 дні
Можу допомогти з реалізацією проєкту. Розбираюся в Python і розумію загальну архітектуру веб-додатків. З LangChain і RAG особисто не працював, але маю уявлення, як це влаштовано — можу вивчити і зібрати працюючий прототип за прикладом аналогічних рішень.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 14 днів
Привіт! У мене є досвід створення RAG-систем на основі LangChain для компаній у сфері освіти. Зроблю для вас веб-додаток з чат-ботом, який буде використовувати ваші книги та сайт як єдине джерело інформації, відповість у вашому авторському стилі. Реалізую індексацію документів PDF/DOCX, векторну базу з Chroma, інтеграцію з OpenAI API та зручний інтерфейс для додавання нових даних. Готовий розпочати роботу найближчими днями.
Бюджет: 27000 UAH Термін: 15 днів
Привіт.
Ваш проект зосереджений на створенні високоточного інтелектуального чат-бота, який працює виключно на ваших власних даних. Я досягну цього, реалізуючи надійний конвеєр RAG з використанням LangChain або LlamaIndex та векторної бази даних, такої як Pinecone або Chroma, для оптимальної продуктивності пошуку. Я інтегрую GPT-4 або Llama 3 через OpenAI API в бекенд FastAPI та фронтенд React/Next.js, щоб створити плавний інтерфейс, подібний до ChatGPT, з підтримкою динамічного додавання нових документів та веб-контенту. Чат-бот буде точно налаштований відповідно до вашого стилю спілкування, суворо дотримуючись індексованих книг та даних сайту, щоб уникнути галюцинацій. Я надам повністю готовий до розгортання веб-додаток з документацією по налаштуванню та подальшому додаванню даних. Завдяки моєму досвіду роботи з архітектурами LLM та продакшн-системами RAG, я можу гарантувати надійність та масштабованість у рамках ваших термінів та бюджету.
