Развернуть и доработать GPT-систему продаж с памятью и логикой

🎯 ЦЕЛЬ:

Создать боевую ИИ-систему продаж, работающую на моём сервере (VPS, Ubuntu), которая:

- Работает на основе GPT-4o (OpenAI API)

- Умеет запоминать все диалоги (memory.json или FAISS)

- Отвечает на вопросы в диалоге, учитывая ВСЮ историю (как ChatGPT)

- Используется для обработки заявок, продаж, анализа CRM

- Может в дальнейшем быть расширена до полноценной бизнес-ИИ-платформы (DeepSeek, Claude, Gemini и др.)

ТЕКУЩЕЕ СОСТОЯНИЕ:

- Сервер VPS (Ubuntu 22.04) — готов.

- Python Flask-сервер уже развернут, интерфейс работает (форма + POST запрос).

- Имеется main.py, index.html, memory.json.

- API-ключ OpenAI рабочий.

- Проблема: память не учитывается, как в ChatGPT (нужна переделка). Ответы не соответствуют контексту.

🔧 ТЕХНИЧЕСКИЕ ТРЕБОВАНИЯ:

✅ Базовые задачи:

Исправить обработку памяти (memory.json)

- Сделать, чтобы GPT учитывал всю историю общения в messages[]

- Реализовать логику как у ChatGPT: [{role: "user", content: "..."}] + {role: "assistant", content: "..."}

- Подключить сохранение новых сообщений обратно в memory.json

Обновить код под OpenAI SDK >= 1.0.0

- openai.ChatCompletion.create() должен работать корректно на новой версии

- Поддержка gpt-4o

Добавить поддержку FAISS (опционально)

- Если память слишком большая — использовать FAISS/ChromaDB

- Возможность поиска по embedding’ам (тексты, документация, данные из CRM)

Подключить полноценную web-форму

- HTML + JS интерфейс (уже есть)

- Ошибки API обрабатывать красиво, без обвалов

Проконтролировать использование токенов

- Не перегружать запросы

- Учитывать лимит на токены (например, 32k для GPT-4o)

🔌 Расширения (после запуска основной системы):

📎 Подключение к CRM (Битрикс24) через API

📦 Связка с WhatsApp-ботом (прием заявок → обработка → ответ)

📊 Логика распознавания целей пользователя: продажа, расчёт, возражения и т.д.

👥 Мультибот: подключение DeepSeek/Claude/Mistral как модули к главному мозгу GPT

📁 Импорт истории переписок (Telegram, WhatsApp, CRM) → обучение

🔐 Безопасность:

Память хранится локально (/opt/bizcore/memory.json)

Все данные — на моем сервере (доступ по SSH при необходимости)

Ключи OpenAI и другие — не публиковать

💸 БЮДЖЕТ И СРОКИ:

Бюджет: обсуждается (готов платить адекватно за результат)

Срок: чем быстрее, тем лучше (но с качеством)

Возможность долгосрочной работы (после запуска)

📎 Что предоставить в отклике:

Опыт с OpenAI / GPT API / Flask / FAISS / векторными БД

Примеры похожих проектов (если есть)

Сроки + бюджет

Готовность работать через Git (по желанию)

Мне нужен не просто кодер, а архитектор ИИ-систем, который понимает, как сделать ChatGPT-подобного ассистента на своём сервере с памятью, логикой, ИИ-командой и API. Без полумер. Без "просто болванчика". Полноценный ИИ-менеджер, который работает как человек — и лучше.

Если ты такой — пиши!