KworkБоты и автоматизация
Ищем AI / LLM-разработчика (Python) для создания RAG-микросервиса на базе Gemini API. Сервис должен индексировать строительные нормы и стандарты (КМК, СНиП, ГОСТ, IBC, Dubai Building Code и др.) по странам и выдавать точные ответы на текстовые и голосовые запросы. Что нужно сделать: Индексация документов: загрузка и обработка PDF/DOCX, сохранение структуры, таблиц и пунктов; развертывание VectorDB (Qdrant/Pinecone/pgvector); векторизация и фильтрация по стране. RAG-поиск: реализовать гибридный поиск по нормативной базе и интеграцию с Gemini API. Ответы должны формироваться строго на основе норм с указанием источников и конкретных пунктов. Голосовые и текстовые запросы: распознавание голосовых сообщений (Gemini Audio / Whisper) и потоковая выдача ответов на русском и английском языках. Микросервис: реализовать на FastAPI, упаковать в Docker и предоставить REST API. Требования: опыт разработки RAG-систем на Python, знание LlamaIndex/LangChain, Gemini API, VectorDB и Embeddings; опыт Speech-to-Text; понимание защиты LLM от галлюцинаций и корректного указания источников. Формат: проектная работа / фиксированная оплата.
moryakovaarianna