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.