Разработка RAG-системы с интеграцией Qdrant и n8n
Требуется создать систему для семантического поиска по документам. Необходимо реализовать базу знаний для чтения и обработки файлов с использованием векторной базы Qdrant и автоматизации в n8n.
Техническое задание: Разработка REST API для маркетплейса
Основная цель
Создать надежную, масштабируемую серверную часть (Backend) в виде REST API, которая будет обеспечивать базовую логику работы онлайн-платформы, аналогичной известным маркетплейсам.
Ключевые требования к исполнителю
- Опыт и глубокое понимание принципов работы с нейросетевыми технологиями (AI/ML).
- Умение эффективно интегрировать и применять нейросети в backend-разработке.
- Профессиональные навыки в создании архитектуры и написании качественного серверного кода.
Основной функциональный модуль
Первоочередная задача - проектирование и реализация модуля для загрузки, валидации, обработки и хранения данных. Конкретные детали и полный список endpoints, методов и сущностей будут согласованы с выбранным исполнителем.
Ожидаемый результат
- Чистый, документированный и поддерживаемый код.
- Готовая к развертыванию серверная часть API.
- Техническая документация по использованию API.