Развернуть и доработать GPT-систему продаж с памятью и логикой как у ChatGPT

🎯 ЦЕЛЬ:
Создать боевую ИИ-систему продаж, работающую на моём сервере (VPS, Ubuntu), которая:

- Работает на основе GPT-4o (OpenAI API)
- Умеет запоминать все диалоги (memory.json или FAISS)
- Отвечает на вопросы в диалоге, учитывая ВСЮ историю (как ChatGPT)
- Используется для обработки заявок, продаж, анализа CRM
- Может в дальнейшем быть расширена до полноценной бизнес-ИИ-платформы (DeepSeek, Claude, Gemini и др.)

ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ:
- Сервер VPS (Ubuntu 22.04) — готов.
- Python Flask-сервер уже развернут, интерфейс работает (форма + POST запрос).
- Имеется main.py, index.html, memory.json.
- API-ключ OpenAI рабочий.
- Проблема: память не учитывается, как в ChatGPT (нужна переделка). Ответы не соответствуют контексту.

🔧 ТЕХНИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ:
✅ Базовые задачи:

Исправить обработку памяти (memory.json)
- Сделать, чтобы GPT учитывал всю историю общения в messages[]
- Реализовать логику как у ChatGPT: [{role: "user", content: "..."}] + {role: "assistant", content: "..."}
- Подключить сохранение новых сообщений обратно в memory.json

Обновить код под OpenAI SDK >= 1.0.0
- openai.ChatCompletion.create() должен работать корректно на новой версии
- Поддержка gpt-4o

Добавить поддержку FAISS (опционально)
- Если память слишком большая — использовать FAISS/ChromaDB
- Возможность поиска по embedding’ам (тексты, документация, данные из CRM)

Подключить полноценную web-форму
- HTML + JS интерфейс (уже есть)
- Ошибки API обрабатывать красиво, без обвалов

Проконтролировать использование токенов
- Не перегружать запросы
- Учитывать лимит на токены (например, 32k для GPT-4o)

🔌 Расширения (после запуска основной системы):

📎 Подключение к CRM (Битрикс24) через API
📦 Связка с WhatsApp-ботом (прием заявок → обработка → ответ)
📊 Логика распознавания целей пользователя: продажа, расчёт, возражения и т.д.
👥 Мультибот: подключение DeepSeek/Claude/Mistral как модули к главному мозгу GPT
📁 Импорт истории переписок (Telegram, WhatsApp, CRM) → обучение

🔐 Безопасность:
Память хранится локально (/opt/bizcore/memory.json)
Все данные — на моем сервере (доступ по SSH при необходимости)
Ключи OpenAI и другие — не публиковать

💸 БЮДЖЕТ И СРОКИ:
Бюджет: обсуждается (готов платить адекватно за результат)
Срок: чем быстрее, тем лучше (но с качеством)
Возможность долгосрочной работы (после запуска)

📎 Что предоставить в отклике:
Опыт с OpenAI / GPT API / Flask / FAISS / векторными БД
Примеры похожих проектов (если есть)
Сроки + бюджет
Готовность работать через Git (по желанию)

Мне нужен не просто кодер, а архитектор ИИ-систем, который понимает, как сделать ChatGPT-подобного ассистента на своём сервере с памятью, логикой, ИИ-командой и API. Без полумер. Без "просто болванчика". Полноценный ИИ-менеджер, который работает как человек — и лучше.

Если ты такой — пиши!