python. - страница 39

Введение в архитектуру ИИ‑систем: как GPT‑wrapper превращается в распределённую систему

Почти все AI‑проекты начинаются одинаково. Разработчик делает небольшой сервис с одним вызовом модели, подключает FastAPI, добавляет чат и показывает демо команде. На этом этапе всё выглядит настолько просто, что возникает опасное ощущение: «Ну это же обычный API‑вызов, только ответ пишет нейросеть».response = client.chat.completions.create( model="gpt-4.1", messages=messages )

продолжить чтение

Зачем backend разработчику Python, если он не собирается становиться data scientist

Начал смотреть в сторону Python не потому, что захотел стать data scientist.Мой основной опыт обычный back C#/.NET, банковские системы, REST API, микросервисы, Kafka, PostgreSQL, Docker/OpenShift, CI/CD и сопровождение. Позже добавилась Java/Spring Boot. То есть моя базовая картина мира это не notebooks и не обучение моделей а сервисы, интеграции, продакшен, логи и ответственность за результат.Но когда я начал разбираться с LLM быстро понял, вызвать модель можно почти из любого языка, а вот руками понять RAG, embeddings, локальные модели, чанкинг, evaluation и большинство новых AI инструментов проще всего через Python.

продолжить чтение

Я собрал Telegram-бота с лентой новостей, которая учится на твоих реакциях — и хостится за $5 в месяц

Я собрал Telegram-бота, который показывает только хорошие новости — и хостится за $5 в месяцTL;DR — @futur_e_news_bot. Двуязычная (RU/EN) лента новостей. По умолчанию — только хорошие и нейтральные, негатив подключается в настройках на 4 уровнях. ИИ убирает дубли, одно событие = одна карточка с несколькими источниками, перевод на лету, выдача подстраивается под реакции. Внутри: aiogram, локальные эмбеддинги, sqlite-vec вместо pgvector, бесплатные LLM через OpenRouter и одна машина на Fly.io за ~$5/мес. В статье — разбор архитектуры, код, цифры и грабли.Зачем ещё один новостной бот

продолжить чтение

Делаю DnD AI DM прямо в ТГ

Раз ИИшки стремительно развиваются, подумал - почему бы не попробовать как пет проект сделать полноценного ДМа, который бы и правила знал, и не забывал что происходит, и все факты, события, NPC записывал. Бот: @dnd5char_botЗнакомая история

продолжить чтение

Как я собрал MCP-коннектор для Claude за вечер: FastMCP, Streamable HTTP и грабли деплоя

MCP (Model Context Protocol) называют «USB-C для ИИ-агентов»: один протокол, и к модели подключаются десятки готовых интеграций без костылей. Звучит красиво, но настоящее понимание приходит только когда соберёшь сервер руками — где протокол реально экономит, а где придётся повозиться, видно лишь на практике. Я собрал свой за вечер и рассказываю по шагам.Коннектор отдаёт Claude мою базу знаний — словарь из 90 ИИ-терминов

продолжить чтение

Год с Claude Code: главное — не он сам, а то, что в .claude-

Claude Code у меня появился в марте 2025-го. Точную неделю не помню — в какой-то момент он у меня просто стал инструментом по умолчанию, и я с ним отработал примерно год.Это не «AI убил программирование» и не «AI = x10 продуктивность». И то и другое — пустое. Реальность скучнее и интереснее одновременно.Сразу важная оговорка: я использую Claude Code на максимум. Не «иногда», не «когда подходит» — постоянно, на каждой задаче. Если что-то можно сделать через него, я делаю через него. Под него подстроены CLAUDE.md

продолжить чтение

Как мы боремся с галлюцинации AI Master: гибридный Guard на Embedding + LLM Extractor на примере AI-RPG «Стирая Грань»

Каждый, кто пробовал создавать текстовые RPG или симуляторы на базе LLM (будь то GPT-4, DeepSeek или локальная 70B), сталкивался с проблемой «Yes-And» проклятия. По своей природе современные языковые модели — это идеальные импровизаторы. Они обучены поддакивать пользователю и развивать его мысль.В контексте игры это превращается в легальные читы. Игрок пишет: «Я достаю из кармана дымовую шашку и кидаю в охрану» или «Вообще-то я полковник ФСБ, пропустите». Что делает классический AI GM? Он послушно кивает: «Охрана кашляет в дыму, вы проходите»

продолжить чтение

AI-компаньон в проде на третьем месяце — 5 архитектурных решений и инфра-тюнинг

Каждый, кто пробовал собрать AI-чат по типовой схеме — chat-completions API, OpenAI Memory, один эндпоинт Stable Diffusion — рано или поздно упирается в одни и те же стены. Бот забывает разговор через десять реплик. Иногда сервер бодро отвечает HTTP 200, как будто всё в порядке, а внутри — пустая строка: ни ошибки, ни таймаута, модель просто отказалась говорить и сделала это молча. Один и тот же текстовый запрос рисует двух разных персонажей. А одеть нарисованного персонажа в конкретное платье из каталога не получается вообще.

продолжить чтение

AriQuantum: Как я написал эмулятор квантового компьютера прямо в Telegram

Как часто вы слышите о квантовых компьютерах? О том, что за ними будущее или что современная криптография уязвима перед квантовыми вычислениями? Всё чаще в новостях появляются статьи о новых квантовых процессорах, о росте числа кубитов, о моделировании белков и новых материалов. Но, думаю, почти никто толком не понимает, как это всё работает.

продолжить чтение

Языковые модели без лишних слов

Представляем новинку, которая уже получила высокие оценки от экспертов мирового уровня. Книга Андрея Буркова «Языковые модели без лишних слов: Практика на PyTorch

продолжить чтение

1...1020...373839404142...5060...117