Разработка прототипа ИИ-чат-бота для обучения сотрудников на базе знаний

Ищу исполнителя с опытом создания чат-ботов на базе RAG (Retrieval-Augmented Generation). Нужно сделать прототип, который будет отвечать на вопросы сотрудников на основе загруженной базы знаний. Не нужно писать код с нуля. Интересует решение на базе готовых инструментов (OpenAI API, LangChain, векторные базы, Telegram Bot API) или no-code/low-code платформ.

Главное — рабочий прототип за короткий срок.

Что нужно сделать – Настроить RAG-систему: бот получает вопрос → ищет ответ в загруженных документах → генерирует ответ на основе найденного. – Подключить базу знаний: я предоставлю 2-3 PDF или текстовых файла с инструкциями и ответами на частые вопросы. – Настроить интерфейс: Telegram-бот (предпочтительно) или веб-интерфейс. – Обучить бота: бот должен отвечать строго на основе предоставленных документов, не фантазировать.

Если ответа в базе нет — честно сообщать: «Я не знаю ответа на этот вопрос». – Сделать простую админку: возможность добавить новый документ в базу знаний без переписывания кода. – Провести тестирование: я задам 15-20 контрольных вопросов, бот должен дать корректные ответы на 85%+ из них. Требования к исполнителю: Опыт создания RAG-чат-ботов.

Покажите 1-2 примера работающих ботов, которые вы делали. Знание стека: Python, LangChain / LlamaIndex, OpenAI API (или аналоги), векторные базы (Pinecone, Chroma, FAISS, Qdrant). Умение работать с Telegram Bot API. Понимание, как бороться с галлюцинациями ИИ и настраивать промпты для точных ответов.