python. - страница 23

Звонок голосовому ИИ-агенту стоит 8 рублей: поставил счётчик и посчитал до копейки

В понедельник в 13:24 человек позвонил в небольшую производственную компанию, не дождался ответа и попал на голосового бота. Поговорил 27 секунд и положил трубку. Через пару минут перезвонил и на этот раз договорил до конца: рассказал, что нужно и в какой город, бот попрощался, а владельцу компании улетела SMS с карточкой заявки.

продолжить чтение

Поставил счётчик на каждый звонок голосового ИИ-агента: 13 сценариев экзамена и себестоимость до копейки

В понедельник в 13:24 человек позвонил в небольшую производственную компанию, не дождался ответа и попал на голосового бота. Поговорил 27 секунд и положил трубку. Через пару минут перезвонил и на этот раз договорил до конца: рассказал, что нужно и в какой город, бот попрощался, а владельцу компании улетела SMS с карточкой заявки.

продолжить чтение

Как LLM вернули мне фичу, которую Google Maps отобрал (скилл для Claude прилагается)

В 2018 Google Maps стал показывать рядом с каждым рестораном «Your Match» - процент от 0 до 100% насколько вероятно, что мне тут понравится.Так как они базировались на прошлых оценках мест, я стал старательно писать ревью на все кафе, где был, чтобы получить максимально точные рекомендации новых. Для меня это работало классно (особенно для матчей больше 90%), намного информативнее среднего рейтинга заведения. Но в 2023 Google фичу тихо убрал.В недельных лимитах Claude осталось много токенов, которые скоро сгорали. Так что я попробовал вернуть себе фичу своими силами.

продолжить чтение

Ассистент или агент: я делал одну контент-машину тремя способами

Anatoly Klavdienko, Product / CustDevTL;DR

продолжить чтение

Как мы построили ИИ‑аналитику, которая не галлюцинирует

Я руковожу командой аналитиков. Мы работаем с данными брендов на маркетплейсах. Начну не с технологии, а с проблемы, из которой всё выросло.Каждый день мы разбираем, где у селлера утекают деньги. С данными у нас все было в порядке. Витрины были нормальные, дашборды наглядные, цифры под рукой. Дело было не в данных, а в людях. Дашборд показывает, что произошло, а разобраться, что с этим делать, должен уже аналитик.

продолжить чтение

Как я встроил AI‑агента прямо в интерфейс Apache Superset и не сломал ему CSP

Есть Apache Superset. Есть аналитик, который открывает SQL Lab и десять минут вспоминает, как называется таблица с заказами — orders, olist_orders или fact_orders_v2. Есть языковые модели, которые отлично пишут SQL, но понятия не имеют, что лежит в вашем хранилище.Задача звучала просто: добавить в интерфейс Superset кнопку, по которой открывается чат с моделью. Причём агент должен работать по принципу MCP — не фантазировать имена колонок, а сходить и посмотреть их в метаданных. Подключаться к любому OpenAI‑совместимому API: локальная Ollama, llm7, OpenAI — что угодно.

продолжить чтение

Галлюцинации недели: открытые веса Kimi K3, Gemini Robotics 2 и внезапное снижение цен на GPT 5.6

продолжить чтение

Как приручить LLM

Пробовали сделать цифрового сотрудника на LLM?У вас получилось?Долго старались?Насколько он качественный?Сколько он стоит в обслуживании?Очень много вопросов возникает к технологии ведения диалогов нейросетями.

продолжить чтение

Промпт, RAG или дообучение: что реально выучит вашу LLM

Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье расскажу про эксперимент, который я давно хотел провести честно, а не на слайдах. Ситуация, думаю, знакома многим: вы подняли локальную модель для внутренних задач — и первый же вопрос про ваш домен она уверенно завалила. У нас она придумала несуществующий код ответа

продолжить чтение

Почему никто не объясняет аномалии во временных рядах?

Недавно встретились с коллегой за кружкой кофе, без всякой рабочей повестки. Он занимается Data Science, я — backend‑разработкой. Разговор как‑то незаметно, как это обычно бывает, свернул в сторону обсуждения рабочих нюансов, а самый обычный вопрос про очередной график в дашборде — закончился идеей проекта, который в итоге вырос в open‑source фреймворк.В какой‑то момент он сказал фразу, которая неожиданно зацепила:«Мы легко и быстро умеем находить аномалии. Но потом аналитик всё равно часами выясняет почему они произошли.»

продолжить чтение

1...10...212223242526...3040...117