RAG-система: AI-ассистент по вашим документам (Qdrant + Claude): заказать услугу у исполнителя Иван на бирже удаленной работы FL.RU

Что вы получите AI-ассистента, который знает ваши документы и точно отвечает на вопросы по ним. Подходит для базы знаний компании, корпоративных регламентов, обучающих материалов, каталога товаров, юридической документации, технических инструкций. В чём отличие от обычного бота Обычный бот отвечает по общим знаниям LLM. RAG-система ищет ответ именно в ВАШИХ документах и формирует ответ на их основе. Это исключает галлюцинации и даёт ссылки на источник. Что входит — Подготовка корпуса документов: чанкинг, метаданные, индексация — Развёртывание векторной базы Qdrant (self-hosted) — Настройка эмбеддингов (OpenAI / Cohere / open-source) — Подключение Claude API или другой LLM для генерации ответов с учётом контекста — Интерфейс на выбор: Telegram-бот, веб-виджет или REST API для встраивания в ваш сайт/приложение — Тестирование качества ответов на вашем наборе вопросов — Документация и инструкция по добавлению новых документов — 14 дней технической поддержки Объём базы В стандартную услугу входит обработка корпуса до 500 страниц текста (или эквивалент в виде PDF, DOCX, Markdown, HTML). Поддерживаемые форматы документов PDF, DOCX, TXT, Markdown, HTML, CSV, веб-страницы (по URL) Что НЕ входит — Стоимость VPS под Qdrant (примерно 500–2000 ₽/мес) — Стоимость API-токенов (обычно 1000–5000 ₽/мес при умеренной нагрузке) — Создание самих документов (RAG работает с тем, что у вас уже есть)

Заказчик получит:

Работающая RAG-система + интерфейс + документация

До начала работы заказчик должен предоставить:

— Документы, по которым должна работать база знаний (любой формат) — Описание целевой аудитории и типичных вопросов — Решение по интерфейсу: Telegram, веб-виджет или API — Доступ к серверу или согласие на размещение на моём