Nowa baza wiedzy z wyszukiwaniem semantycznym (RAG-ready) + migracja treści

Opis projektu:

Szukam wykonawcy do przebudowy naszej wewnętrznej bazy wiedzy (nie WordPress), z której korzysta ok. 30–40 osób.

Obecny system ma słabe wyszukiwanie i nieintuicyjną strukturę treści – chcemy zbudować nową, szybką i skalowalną wersję, gotową pod integrację z asystentem AI (Gemini / RAG).

Zakres projektu (MVP):

wdrożenie szybkiego wyszukiwania semantycznego (embeddingi, baza wektorowa, np. Qdrant),

migracja danych 1:1 (teksty, obrazy, załączniki, osadzone filmy),

CMS / panel administracyjny z edytorem tekstu (RTE), kategoriami, tagami i zarządzaniem użytkownikami,

struktura treści (3 poziomy: kategorie, podkategorie, artykuły + tagi),

logowanie i role użytkowników (mile widziane SSO przez Google Workspace),

kopie zapasowe (baza + pliki),

wdrożenie na VPS klienta (pomoc w doborze hostingu i konfiguracji).

Docelowo baza ma być RAG-ready – przygotowana pod integrację z modelem AI (Gemini lub inny), który najpierw szuka odpowiedzi w bazie, a dopiero potem w Internecie.

Wymagania technologiczne (propozycja, otwarte):

Backend: Python (FastAPI) lub alternatywa,

Frontend: React / Next.js,

Wektorowa baza danych: Qdrant / Weaviate / PGVector,

Migracja z dostarczonego eksportu (JSON / SQL / inne).

Oczekiwane rezultaty:

działająca baza wiedzy z semantycznym wyszukiwaniem,

panel CMS z możliwością dodawania i edycji treści,

pełna migracja danych,

konfiguracja backupów,

przekazanie kodu źródłowego i dokumentacji,

gwarancja na błędy min. 3 miesiące.

Dodatkowo mile widziane:

doświadczenie z projektami typu RAG / Qdrant / FastAPI,

znajomość integracji z Google Workspace / Gemini,

doświadczenie w budowie CMS-ów lub baz wiedzy firmowych.

Sposób rozliczenia:

Umowa przez Useme (z fakturą),

Budżet: proszę o realistyczne propozycje cenowe z uwzględnieniem powyższego zakresu,

Projekt traktujemy jako pilotażowy, przy dobrej współpracy planowane są kolejne wdrożenia.