Створення та налаштування MVP чат-виджет на сайт - AI консультанта

Бюджет: 9500 UAH Термін: 6 днів

Добрий день, Ірино!

Маю досвід інтеграції ШІ-моделей. Зацікавлений у Вашому проєкті та буду радий допомогти в розробці цього віджета.

З прикладами моїх робіт Ви можете ознайомитися в моєму профілі, а подробиці ми можемо оговорити в ПП.

Буду радий співпраці!

Бюджет: 8500 UAH Термін: 10 днів

Добрий день, Ірина!

Можу створити та налаштувати AI-консультанта для сайту з підбором товарів, реалізувавши логіку в n8n з інтеграцією Google Sheets, чат-віджета та OpenAI.

Що можу зробити:

1. Побудувати ланцюжок уточнюючих запитань для точного підбору серед ~10 000 товарів;
2. Налаштувати пошук по Google Sheets з урахуванням атрибутів;
3. Формувати відповідь з 5 релевантними товарами, поясненням вибору та посиланнями “додати в кошик”;
4. Забезпечити гнучке керування логікою та масштабування;
5. Довести рішення до стабільного робочого стану.

Буду радий обговорити деталі, щоб запропонувати оптимальний варіант рішення. Розгорнути

Бюджет: 8000 UAH Термін: 5 днів

Добрий день! Можу зробити AI чат-виджет консультанта для сайту через n8n. Я вже працював з подібною логікою: Webhook → OpenAI (визначення запиту) → пошук по Google Sheets → видача 5 товарів + посилання “в кошик”.

Що зроблю:
- налаштуваю уточнюючі питання, щоб клієнт точно знаходив потрібний товар
- оптимізую пошук по базі ~10 000 товарів
- відповіді будуть: 5 товарів + чому саме вони + кнопки/посилання
- все можна буде легко розширювати

Уточню пару моментів:
1) На якому сайті виджет (Crisp / Tawk / Chatwoot)?
2) Які поля є в таблиці товарів (ціна, категорія, посилання)?
3) Потрібно чи враховувати наявність/склад? Розгорнути

Бюджет: 15000 UAH Термін: 10 днів

Вітаю! Цікава задача. Одразу скажу: прямий пошук по Google Sheets на 10 000 товарів працюватиме занадто повільно для чату.

Пропоную більш сучасне рішення на Python (FastAPI + LangChain):

Пошук: Використаю легку векторну базу (FAISS або Pinecone). Це дозволить AI знаходити товари за змістом (наприклад, "зручні кросівки" знайде саме їх), а не просто за ключовими словами. І це буде миттєво.

Логіка: Python-скрипт замість складних схем в n8n. Це стабільніше і дешевше в підтримці.

Інтеграція: Підключу до Crisp або Tawk.to, як ви і планували.

Маю досвід з AI-агентами, готовий зібрати MVP, який реально працює з великою базою. Розгорнути

Бюджет: 12000 UAH Термін: 5 днів

Вітаюя маю досвід реалізації подібних систем.

Для того, щоб консультант працював миттєво та «розумно», я пропоную використовувати OpenSearch (або Elasticsearch) як векторну базу даних.

Як я бачу реалізацію:
OpenSearch для швидкості: Замість того, щоб змушувати ШІ переглядати 10 тисяч рядків у таблиці, ми завантажимо товари в OpenSearch. Це дозволить робити семантичний пошук — бот розумітиме контекст (наприклад, що «тепле взуття» — це чоботи), навіть якщо в назві немає слова «тепле».

Гібридна логіка в n8n:

Крок 1: n8n отримує запит через Webhook від чат-віджета.

Крок 2 (AI Agent): ШІ-агент аналізує запит. Якщо даних недостатньо (наприклад, просто «хочу кросівки»), він не лізе в базу, а ставить уточнююче запитання (розмір, колір, призначення).

Крок 3 (Vector Search): Коли критерії зрозумілі, n8n робить запит до OpenSearch.

Крок 4 (Final Answer): OpenAI отримує топ-10 результатів з бази, обирає найкращі 5, описує їх переваги та формує посилання «додати в кошик». Розгорнути

Бюджет: 20000 UAH Термін: 5 днів

Чи замислювалися ви, як швидше й точніше допомогти клієнтам підібрати ідеальний товар з 10 тисяч? Я спеціалізуюсь на створенні інтелектуальних чат-виджетів, і мої рішення завжди орієнтовані на результат. Запропоную логіку уточнюючих запитань, яка ефективно звузить вибір. З досвідом в інтеграції OpenAI та оптимізації процесів, я точно знаю, як досягти плавної й зрозумілої взаємодії із клієнтом. Готуючи реальні приклади з інших проектів, я готова зануритися у ваші потреби і разом створити AI консультанта, що значно покращить клієнтський сервіс. Поговоримо про деталі?