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Customizable Multi-Tenant SaaS Development

파이썬(FastAPI), Next.js, Supabase(pgvector)를 활용하여 사용자 지정 가능한 멀티테넌트 RAG SaaS를 개발하는 프로젝트입니다. 클라우드/로컬/하이브리드 AI 모드, 다양한 데이터 커넥터, 브랜딩, 사용자 역할 등 테넌트별 설정이 가능한 것이 특징이며, 풀스택 개발 및 멀티테넌시, AI 통합 역량이 중요합니다.

2026.04.11VIEW 12Freelancer에서 수집
Budget$750~$1,500 USD
Difficulty전문가
Duration3~6개월
Work style원격 가능
Required stack

필요 기술

PythonFastAPINext.jsSupabasepgvectorDockerClaude APIOllamaMistralRow Level Security (RLS)
Project brief

프로젝트 내용

Multi-tenant RAG SaaS. Python/FastAPI, Next.js, Supabase/pgvector. Full client isolation via Row Level Security.

Per-tenant config set in admin panel:
- AI mode: Cloud (Claude API), Local (Ollama/Mistral on client infra), or Hybrid (operational docs via cloud, sensitive docs flagged by category to local). Mode switch takes effect immediately, no redeploy.
- Connectors: toggle OneDrive, Gmail, Outlook, Slack, WhatsApp per tenant. Each stores its own OAuth credentials encrypted.
- Branding: logo initials, accent colour, company name, subdomain.
- User roles per tenant: admin, analyst, viewer.
- Pipeline confidence threshold per tenant (default 0.80).

Six-phase pipeline: ingest, acquire (OCR/Whisper/pdf-parse), classify, extract entities, summarise, embed (pgvector). Routing logic: if mode=hybrid, classification phase checks document category against tenant's sensitive-category list and routes accordingly to Claude API or local Ollama endpoint.

Admin dashboard: create/suspend tenants, set all config above, monitor pipeline per tenant, view ingestion errors.

Client dashboard: semantic search, document library, daily briefing.

Docker image. Clean modular Python. No vibe coding. Fixed $1,000. 3 weeks.
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