Разработка Telegram-бота (AI-ассистент) с базой знаний (RAG)

Ищу Python-разработчика для создания MVP Telegram-бота.
Бот должен работать как эксперт-наставник, используя мои авторские методики и техническую документацию.
Основные требования (Стек):

​Язык: Python (aiogram или python-telegram-bot). ​LLM: Интеграция с OpenAI API (модель GPT-4o). ​Голосовой ввод: Обязательная поддержка Whisper (STT) для расшифровки аудиосообщений в шумных условиях сервиса. ​Архитектура: Реализация RAG (Retrieval-Augmented Generation). Бот должен искать ответы сначала в моей базе знаний (PDF, TXT, таблицы), а затем дополнять их общими знаниями модели. ​База данных: Векторное хранилище (ChromaDB, Pinecone или аналоги). 
Функционал:

​Прием голосовых и текстовых запросов.
Поиск по закрытой базе знаний и выдача структурированного ответа (Текст + Голосовой ответ + Ссылка на схему/картинку). 
Возможность для меня легко обновлять базу знаний (через Google Sheets, Notion или просто папку с файлами), не меняя код. 
Условия:

​Работа по этапам (Milestones) с демонстрацией результата. ​Весь код и права на интеллектуальную собственность передаются мне (репозиторий на моем GitHub). ​Подписание NDA (соглашение о неразглашении методик). 

​Откликаясь, пожалуйста, напишите:

​Был ли у вас опыт реализации RAG-систем на базе OpenAI? ​Какие инструменты вы использовали для векторного поиска? ​Примерные сроки и стоимость разработки такого прототипа.