Галлюцинации ChatGPT убивают инженерные задачи. Я собрал RAG-бота, который не врёт
Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках.Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды.
ИИ должен был помогать инженерам, но завалил их новостным шумом. Я это исправил
Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках.Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды.
Я автоматизировал поиск работы, чтобы пройти тест Тьюринга у HR. Открытый эксперимент
Привет, Хабр. Я Вадим, QA-инженер.Все мы знаем, как работает найм. Твое резюме может быть идеальным, но если в нем нет нужного ключевого слова или оно не понравилось алгоритму первичного отсева (ATS) — ты в пролете.Я решил взломать эту систему. Инженерно.Я написал софт, который берет на себя весь цикл: мониторинг вакансий, анализ требований и генерацию сопроводительного письма, которое должно продать меня лучше, чем я сам.Ниже — краткий лог разработки: как мы боролись с «машинным акцентом», почему нейросети врут про опыт и удалось ли мне обмануть рекрутеров.Попытка №1. Скрипты и шаблоны
От голосовых к тексту: делаем Telegram-бота для расшифровки аудио на модели от СБЕР — GigaAM-v3
Привет, Хабр! Недавно Сбер выкатил новые модели распознавания речи (speech-to-text, STT), и мне захотелось проверить их не в абстрактном демо, а в реальном сценарии. В этой статье я расскажу о практическом кейсе – разработке Telegram-бота, который преобразует голосовые сообщения в текст. Посмотрим, на что способна новая отечественная модель GigaAM-v3, и соберём на её основе расширяемого Telegram-бота.
Поиск работы в Telegram: как автоматизировать рутину с помощью JobStalker
Поиск работы часто превращается в бесконечный скроллинг по Telegram-каналам: десятки уведомлений, тонны сообщений, чтение длинных описаний вакансий, попытки понять, подходит ли это тебе. А ведь Telegram — один из самых популярных источников свежих предложений о работе, особенно в IT, маркетинге и фрилансе. Но вручную фильтровать всё это — сплошная потеря времени. Здесь на помощь приходят современные технологии: машинное обучение, которое может анализировать текст лучше, чем человек, и автоматизировать процесс.Именно из этой идеи родился JobStalker
13 рецептов создания AI-ассистента для музыкального театра: от онбординга до классификатора
В предыдущей статье на ХАБРе (https://habr.com/ru/articles/972634/) я рассказал о том, что создал за 6 недель CRM для Музыкального театра. Сейчас кажется, что статья получилась абстрактной, в стиле: “из молока можно приготовить сырники, мороженое и кефир - и процесс увлекателен, если ты опытный повар!”. Возможно, зайдет рассказ о том как приготовить то или иное блюдо, этакая книга рецептов - погнали.
Сыч: телеграм-бот, который помнит обиды и обходит лимиты Google Gemini
Привет HabrСделал забавного бота который стал ещё и довольно полезным поэтому решил им поделиться. Хотелось сделать бота, который:По запросу пойдёт в интернет и найдёт то, что мы обсуждаем прямо сейчас, так как он видит контекст беседы и часто понимает, о чём идёт речь, и в ответе даст ссылки на источники, которые найдётПонимает контекст беседы и не требует объяснять ему каждую детальЗнает какой сейчас год и точное время и учитывает это при поиске информации и при ответахИмеет характер и помнит, кто и как к нему относится в этом чатеРасшифровывает голосовые сразу для всего чата
Я пришел потестить бота, чтобы найти баги, а в итоге нашел работу в BigTech
Привет, Хабр. Я из тех людей, у кого аллергия на словосочетание "искусственный интеллект" в маркетинге. Обычно за этим скрывается пара if-else и API OpenAI, прикрученное синей изолентой.Недавно наткнулся на пост ребят, которые пилят карьерного бота Аврора. Обещали, что он сам ищет вакансии, сам пишет письма и вообще молодец.Я решил, что это отличный повод поразвлечься: зайти в бету, положить им базу нагрузкой и написать разгромный баг-репорт.
Как я автоматизировал поиск работы, и мой бот случайно откликнулся моему шефу
Поиск работы в IT превратился в какой-то сюр.С одной стороны - HR, которые не читают резюме и фильтруют кандидатов по ключевикам. С другой - кандидаты, которые бомбят веерной рассылкой "здравствуйте, рассмотрите меня".Чтобы найти нормальный оффер, нужно тратить 2-3 часа в день на скроллинг ленты и написание сопроводительных, которые никто не откроет.Меня это достало. Я разработчик, я хочу писать код, а не играть в бюрократию.Поэтому я решил написать AI-агента, который заберет эту рутину на себя. Спойлер: он сработал слишком хорошо и чуть не устроил одному из пользователей увольнение.
Мой путь от идеи до релиза на примере простого чат-бота с ИИ
Приветствую! Последние несколько недель я занимался созданием проекта, который способствует улучшению усвоения информации на основе заметок. Мне хотелось сделать инструмент, которым смогу пользоваться не только я, но и другие. В ходе этой разработки я столкнулся с рядом проблем и процессом их решения, которые решил отобразить в этой статье. Изложенная здесь информация будет интересна тем, кто тоже хочет создать что‑то свое, но не знает с чего начать.
