#openai_api — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #openai_api, aggregated by home.social.
-
Как работает GPT4Free в Python и почему его лучше не использовать
Представьте: вы открываете репозиторий g4f, видите пять строк кода — и вот уже ChatGPT отвечает на ваш вопрос, не спрашивая API-ключ и не прося денег. Мысль, которая приходит первой: «Наконец-то бесплатный доступ к сильному ИИ, остальные просто не умеют готовить» . Но пока вы радуетесь, ваш запрос уже ушёл гулять по миру через десяток чужих серверов. И никто — включая вас — не знает, кто прочитал его по дороге и сохранил ли он этот текст на будущее. Я покажу, как именно библиотека маскируется, почему реверс-инжиниринг здесь превратился в инструмент обхода защиты и во что обходится такая экономия, когда речь заходит о конфиденциальности, стабильности и законности. Если вы хотя бы раз вставляли g4f в свой проект — дочитайте до конца. Возможно, это убережёт вас от очень дорогих последствий.
https://habr.com/ru/articles/1031390/
#gpt4free #openai_api #информационная_безопасность #утечка_данных #реверсинжиниринг #конфеденциальность #прокси #риски
-
Как работает GPT4Free в Python и почему его лучше не использовать
Представьте: вы открываете репозиторий g4f, видите пять строк кода — и вот уже ChatGPT отвечает на ваш вопрос, не спрашивая API-ключ и не прося денег. Мысль, которая приходит первой: «Наконец-то бесплатный доступ к сильному ИИ, остальные просто не умеют готовить» . Но пока вы радуетесь, ваш запрос уже ушёл гулять по миру через десяток чужих серверов. И никто — включая вас — не знает, кто прочитал его по дороге и сохранил ли он этот текст на будущее. Я покажу, как именно библиотека маскируется, почему реверс-инжиниринг здесь превратился в инструмент обхода защиты и во что обходится такая экономия, когда речь заходит о конфиденциальности, стабильности и законности. Если вы хотя бы раз вставляли g4f в свой проект — дочитайте до конца. Возможно, это убережёт вас от очень дорогих последствий.
https://habr.com/ru/articles/1031390/
#gpt4free #openai_api #информационная_безопасность #утечка_данных #реверсинжиниринг #конфеденциальность #прокси #риски
-
Как работает GPT4Free в Python и почему его лучше не использовать
Представьте: вы открываете репозиторий g4f, видите пять строк кода — и вот уже ChatGPT отвечает на ваш вопрос, не спрашивая API-ключ и не прося денег. Мысль, которая приходит первой: «Наконец-то бесплатный доступ к сильному ИИ, остальные просто не умеют готовить» . Но пока вы радуетесь, ваш запрос уже ушёл гулять по миру через десяток чужих серверов. И никто — включая вас — не знает, кто прочитал его по дороге и сохранил ли он этот текст на будущее. Я покажу, как именно библиотека маскируется, почему реверс-инжиниринг здесь превратился в инструмент обхода защиты и во что обходится такая экономия, когда речь заходит о конфиденциальности, стабильности и законности. Если вы хотя бы раз вставляли g4f в свой проект — дочитайте до конца. Возможно, это убережёт вас от очень дорогих последствий.
https://habr.com/ru/articles/1031390/
#gpt4free #openai_api #информационная_безопасность #утечка_данных #реверсинжиниринг #конфеденциальность #прокси #риски
-
Как работает GPT4Free в Python и почему его лучше не использовать
Представьте: вы открываете репозиторий g4f, видите пять строк кода — и вот уже ChatGPT отвечает на ваш вопрос, не спрашивая API-ключ и не прося денег. Мысль, которая приходит первой: «Наконец-то бесплатный доступ к сильному ИИ, остальные просто не умеют готовить» . Но пока вы радуетесь, ваш запрос уже ушёл гулять по миру через десяток чужих серверов. И никто — включая вас — не знает, кто прочитал его по дороге и сохранил ли он этот текст на будущее. Я покажу, как именно библиотека маскируется, почему реверс-инжиниринг здесь превратился в инструмент обхода защиты и во что обходится такая экономия, когда речь заходит о конфиденциальности, стабильности и законности. Если вы хотя бы раз вставляли g4f в свой проект — дочитайте до конца. Возможно, это убережёт вас от очень дорогих последствий.
https://habr.com/ru/articles/1031390/
#gpt4free #openai_api #информационная_безопасность #утечка_данных #реверсинжиниринг #конфеденциальность #прокси #риски
-
Как развернуть Qwen в облаке так, чтобы модель не была доступна из интернета
Разворачивать LLM на своих мощностях часто приходится не из-за любви к self-hosted решениям, а ради контроля над данными и предсказуемого инференса. И обычно этого еще требуют стандарты безопасности или архитектура внутренних инструментов компании. В статье покажем, как поднять Qwen
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1026406/
#ai #ml #selectel #qwen #openai_api #openai #vllm #llm #selfhosted #inference
-
Как развернуть Qwen в облаке так, чтобы модель не была доступна из интернета
Разворачивать LLM на своих мощностях часто приходится не из-за любви к self-hosted решениям, а ради контроля над данными и предсказуемого инференса. И обычно этого еще требуют стандарты безопасности или архитектура внутренних инструментов компании. В статье покажем, как поднять Qwen
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1026406/
#ai #ml #selectel #qwen #openai_api #openai #vllm #llm #selfhosted #inference
-
Как развернуть Qwen в облаке так, чтобы модель не была доступна из интернета
Разворачивать LLM на своих мощностях часто приходится не из-за любви к self-hosted решениям, а ради контроля над данными и предсказуемого инференса. И обычно этого еще требуют стандарты безопасности или архитектура внутренних инструментов компании. В статье покажем, как поднять Qwen
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1026406/
#ai #ml #selectel #qwen #openai_api #openai #vllm #llm #selfhosted #inference
-
Как развернуть Qwen в облаке так, чтобы модель не была доступна из интернета
Разворачивать LLM на своих мощностях часто приходится не из-за любви к self-hosted решениям, а ради контроля над данными и предсказуемого инференса. И обычно этого еще требуют стандарты безопасности или архитектура внутренних инструментов компании. В статье покажем, как поднять Qwen
https://habr.com/ru/companies/selectel/articles/1026406/
#ai #ml #selectel #qwen #openai_api #openai #vllm #llm #selfhosted #inference
-
Исправление обработки блока reasoning content в CoT-моделях для LangChain
В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах ( ChatOpenAI , ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели. В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai .
https://habr.com/ru/articles/1025460/
#langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение
-
Исправление обработки блока reasoning content в CoT-моделях для LangChain
В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах ( ChatOpenAI , ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели. В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai .
https://habr.com/ru/articles/1025460/
#langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение
-
Исправление обработки блока reasoning content в CoT-моделях для LangChain
В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах ( ChatOpenAI , ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели. В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai .
https://habr.com/ru/articles/1025460/
#langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение
-
Исправление обработки блока reasoning content в CoT-моделях для LangChain
В процессе работы с фреймворком LangChain была обнаружена существенная проблема в чат-классах ( ChatOpenAI , ChatDeepSeek и др.) при интеграции с различными провайдерами и агрегаторами LLM. Ни один из них не сохраняет содержимое блока рассуждений (reasoning content) в финальном ответе, что увеличивает время ожидания ответа пользователем и негативно сказывается на UX ИИ-приложений, использующих CoT-модели. В данной статье я расскажу как можно решить эту проблему на примере модели stepfun/step-3.5-flash и провайдера polza.ai .
https://habr.com/ru/articles/1025460/
#langchain #openai_api #исправление_ошибок #исправление_багов #ииприложение
-
Как получать fan-out запросы GPT через OpenAI API: практическое руководство для SEO-специалистов
Привет! Меня зовут Андрей Попов, я SEO-специалист в AGIMA . SEO быстро меняется. Если раньше мы оптимизировали сайты исключительно под поисковые системы, то сегодня всё больше внимания приходится уделять алгоритмам искусственного интеллекта , которые самостоятельно собирают и анализируют информацию в интернете. Когда пользователь задает вопрос AI-модели, например GPT, она редко ограничивается одним поисковым запросом. Вместо этого система генерирует целый набор дополнительных запросов — именно они и называются fan-out queries . Эти запросы помогают модели глубже изучить тему, собрать больше источников и сформировать более точный ответ. До недавнего времени SEO-специалисты могли видеть такие данные через инструменты разработчика браузера. Однако начиная с версии GPT-5.4 эта информация была скрыта из стандартного интерфейса ChatGPT. Тем не менее, доступ к ней всё еще возможен — через OpenAI API . И именно это открывает новые возможности для анализа AI-поиска.
-
Как получать fan-out запросы GPT через OpenAI API: практическое руководство для SEO-специалистов
Привет! Меня зовут Андрей Попов, я SEO-специалист в AGIMA . SEO быстро меняется. Если раньше мы оптимизировали сайты исключительно под поисковые системы, то сегодня всё больше внимания приходится уделять алгоритмам искусственного интеллекта , которые самостоятельно собирают и анализируют информацию в интернете. Когда пользователь задает вопрос AI-модели, например GPT, она редко ограничивается одним поисковым запросом. Вместо этого система генерирует целый набор дополнительных запросов — именно они и называются fan-out queries . Эти запросы помогают модели глубже изучить тему, собрать больше источников и сформировать более точный ответ. До недавнего времени SEO-специалисты могли видеть такие данные через инструменты разработчика браузера. Однако начиная с версии GPT-5.4 эта информация была скрыта из стандартного интерфейса ChatGPT. Тем не менее, доступ к ней всё еще возможен — через OpenAI API . И именно это открывает новые возможности для анализа AI-поиска.
-
Как получать fan-out запросы GPT через OpenAI API: практическое руководство для SEO-специалистов
Привет! Меня зовут Андрей Попов, я SEO-специалист в AGIMA . SEO быстро меняется. Если раньше мы оптимизировали сайты исключительно под поисковые системы, то сегодня всё больше внимания приходится уделять алгоритмам искусственного интеллекта , которые самостоятельно собирают и анализируют информацию в интернете. Когда пользователь задает вопрос AI-модели, например GPT, она редко ограничивается одним поисковым запросом. Вместо этого система генерирует целый набор дополнительных запросов — именно они и называются fan-out queries . Эти запросы помогают модели глубже изучить тему, собрать больше источников и сформировать более точный ответ. До недавнего времени SEO-специалисты могли видеть такие данные через инструменты разработчика браузера. Однако начиная с версии GPT-5.4 эта информация была скрыта из стандартного интерфейса ChatGPT. Тем не менее, доступ к ней всё еще возможен — через OpenAI API . И именно это открывает новые возможности для анализа AI-поиска.
-
Как получать fan-out запросы GPT через OpenAI API: практическое руководство для SEO-специалистов
Привет! Меня зовут Андрей Попов, я SEO-специалист в AGIMA . SEO быстро меняется. Если раньше мы оптимизировали сайты исключительно под поисковые системы, то сегодня всё больше внимания приходится уделять алгоритмам искусственного интеллекта , которые самостоятельно собирают и анализируют информацию в интернете. Когда пользователь задает вопрос AI-модели, например GPT, она редко ограничивается одним поисковым запросом. Вместо этого система генерирует целый набор дополнительных запросов — именно они и называются fan-out queries . Эти запросы помогают модели глубже изучить тему, собрать больше источников и сформировать более точный ответ. До недавнего времени SEO-специалисты могли видеть такие данные через инструменты разработчика браузера. Однако начиная с версии GPT-5.4 эта информация была скрыта из стандартного интерфейса ChatGPT. Тем не менее, доступ к ней всё еще возможен — через OpenAI API . И именно это открывает новые возможности для анализа AI-поиска.
-
MCPHero: MCP tools как native tools в openai
MCPHero - новая библиотека/проект для Python для использования MCP tools как native tools в ИИ библиотеках типа openai, которые не поддерживают MCP сами по себе.
https://habr.com/ru/articles/992922/
#openai #python #langchain #pydanticai #mcpserver #mcptools #mcpсервер #mcp #openai_api #gemini
-
Ну это полный мэтч! Как мы сделали бота для знакомств в чатах
Всем привет! Меня зовут Иван, я руковожу компанией НИИ Крокодил. Как и многие в IT, я состою в куче рабочих чатов, суммарно там, наверное, пару сотен человек. И каждый такой чат живёт одинаково: миллион сообщений, обсуждения сменяются одно за другим, а любая важная информация улетает вверх и теряется. Особенно заметно, когда в чат приходят новички и пишут интро. Человек рассказывает, кто он и чем занимается, а через пару минут этот текст уже никто не увидит: его просто смывает потоком сообщений. В какой-то момент мне стало интересно: а можно ли сделать так, чтобы люди находили друг друга не случайно, а по интересам и задачам? Так и появилась идея бота, который помогает знакомиться и «мэтчить» людей внутри сообщества. Спойлер: у нас получилось. В этой статье расскажу, как мы с командой его сделали.
https://habr.com/ru/articles/1006302/
#telegrambot #Telegram_API #чатботы #Nodejs #PostgreSQL #OpenAI_API
-
Мой первый AI агент: я пью чай, а Мила ищет вакансии (ожидания vs реальность)
Мой первый AI агент : я пью чай, а Мила ищет вакансии (ожидания vs реальность) Волна хайпа ИИ агентов докатилась до меня в марте 2025. К тому времени я 7 месяцев общалась с ChatGPT и месяц учила Python и Machine Learning. Я была занята созданием собственной нейронной сети, тестированием моделей и еще имела опыт построения простого Телеграм-бота. Иными словами, загружена под завязку, когда со всех сторон стали доносится истории про то, как «ИИ агент создал сайт за 2 часа». Не выдержав этого натиска, я решила разобраться и построить своего агента. И вот что из этого вышло.
-
Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети
В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.
-
Миллениал и вайб-кодинг: как я делаю ИИ-анализатор новостей по инструкциям ChatGPT (Часть 3) + демо
TL;DR Научил бота генерировать PDF-файлы, перенёс "мозги" с GPT-4.1-mini на GPT-5.1 с web search, добавил методику анализа в системный промпт, разобрался с Structured Model Output и собрал JSON-схему. Теперь модель возвращает структурированный ответ, стабильно верстается HTML+jinja шаблон, и собирается PDF-документ. Основной пайплайн работает исправно. Эксперимент продолжается.
-
От Telegram-бота к AI-агенту: как собрать своего «исполнителя задач» на Python в 2025-м
В 2023–2024 почти каждый второй pet-проект с LLM выглядел как чатик: ты спрашиваешь — модель отвечает, иногда с RAG, иногда без. В 2025-м тренд сместился: на рынке всё чаще говорят про AI-агентов — системы, которые не просто болтают, а сами инициируют действия, ходят в API, планируют шаги и живут в продакшене как часть инфраструктуры. В прошлых проектах я уже собирал Telegram-ботов: от простого «ресепшена» для малого бизнеса на aiogram 3.x до RAG-консультанта по железу «Кремний» на бесплатном стеке Groq + sentence-transformers. Логичный следующий шаг — научить бота не только отвечать в диалоге, но и самостоятельно выполнять задачи в фоне: следить за ценами на железо, мониторить статусы заказов или пинговать при аномалиях. В этой статье разберём на практике минимальный AI-агент вокруг Telegram-бота: архитектуру, стек и рабочий код на Python. Получится небольшой, но честный «исполнитель задач», которого можно дорастить до чего-то полезного в проде. Собираем AI-агента для бота
https://habr.com/ru/articles/972802/
#AIагенты #Telegramбот #Python #aiogram #LLM #автоматизация #мониторинг_цен #машинное_обучение #Groq #OpenAI_API
-
Бумер и вайб-кодинг: как я делаю ИИ-анализатор новостей по инструкциям ChatGPT (Часть 2) + скринкаст прогресса
Сегодня расскажу о том, как подружил бота с GPT через OpenAI API. Получилось быстро и почти без проблем, но есть нюанс, который видно невооружённым взглядом :)
https://habr.com/ru/articles/971186/
#chatgp #вайбкодинг #telegram_api #openai_api #openai_telegram_bot
-
Пишем Telegram-бота на Python: прикручиваем оплату Telegram Stars, систему промокодов и OpenAI
Привет, Хабр! В качестве пет-проекта для работы с API и базами данных решил написать своего бота-ассистента. Идея простая: прокси к OpenAI, но с нюансами: хотел разобраться, как работать с относительно новой внутренней валютой Telegram Stars, реализовать собственную систему промокодов и админку без использования громоздких фреймворков, оставаясь на библиотеке telebot (pyTelegramBotAPI).
https://habr.com/ru/articles/969080/
#python #openai_api #telegram_bot #api #telegram_stars #github #sqlite3
-
Realtime API вышел из беты: OpenAI представила gpt-realtime и снизила цены на 20%
OpenAI сделала важный шаг для рынка голосовых интерфейсов: Realtime API официально вышел из бета-версии и теперь доступен всем разработчикам. Вместе с этим компания представила модель gpt-realtime , которая объединяет распознавание речи, генерацию текста и синтез голоса в одном API. Важно и то, что использование стало заметно дешевле, а цены на аудио-токены снижены на 20%.
https://habr.com/ru/articles/941888/
#openai_api #gptrealtime #realtime #голосовые_интерфейсы #распознавание_речи #синтез_речи #мультимодальные_модели #искусственный_интеллект #интеграции #mcp
-
Видео в текст: Как превратить час видео с Youtube в полноценную статью за 0.30$
В этой статье я расскажу и покажу как из любого видео на youtube можно быстро скачать аудио и транскрибировать его. И также быстро, в режиме реального времени, отредактировать полученный текст под любой формат, будь то интервью, подкаст, инструкция или целый документальный фильм. Просто следуя этому руководству вы сможете легко переводить видео с ютуба в полноценные статьи для публикации на своих сайтах без ограничений на длину видео, их количество и т. д. И все это действительно стоит копейки, а точнее несколько центов за час видеоряда с аудио.
-
Как ChatGPT удалил в нашем чате 555 спам-сообщений с точностью 98,38%
Небольшой православный телеграм-канал на ~4 тыс. чел., где я состою в числе редакторов, ежедневно атакуют спамеры. Ввиду его тематики к обычному спаму прибавляется еще и разный специфический, о чем я скажу позже. Поэтому без бота-модератора нам не обойтись. Сначала я написала простого бота на aiogram, который фильтровал сообщения по ключевым словам. Но этого оказалось недостаточно... Код на Python, скрины и цифры
https://habr.com/ru/articles/922316/
#aiogram #openai_api #openai_бот #telegram_bot #chatgpt4 #chatgpt
-
Как нанимаем, грейдируем и решаем типовые задачи prompt-инженеров в Точке
Два года назад в Точке появилась новая роль — prompt-инженер. Первые полгода инженеры работали над разными кейсами: от классификации данных до разработки AI-ассистентов. Для этого пригодился опыт и маркетолога, и копирайтера, и инженера АСОИУ. Ещё prompt-инженеры участвовали в генерации синтетических данных для коллег из ML — для этого важно было понимать основы Data Science. Привет! Меня зовут Екатерина Шихиева, я лидер prompt-инженеров в Точке. Из-за обилия задач и проектов процесс найма промптеров почти не останавливается. Сейчас у нас отлажен подбор кандидатов, грейдирование и внутренний менторинг — но в этих процессах всё не так просто. Об этих подводных камнях и нюансах расскажу в статье.
https://habr.com/ru/companies/tochka/articles/920126/
#найм #prompt #промптинженер #llm #gpt #chatgpt #openai_api #openai #claude #yandexgpt
-
Автоматизация контента: как я сделал умного Tg-бота для публикации видео из VK (очередь, дедупликация, NutsDB, yt-dlp)
Здравствуйте, коллеги! Хочу поделиться опытом проектирования и реализации production-ready Telegram-бота, который автоматически собирает и публикует свежий видеоконтент из паблика ВКонтакте — и делает это без дублей, с гарантией доставки и мемными подписями на базе OpenAI . В статье я покажу архитектуру, приведу примеры кода и расскажу о фишках, таких как очередь ссылок на видео (NutsDB), проверка на уникальность (deduplication), скачивание через yt-dlp и интеграция с OpenAI для генерации описаний.
https://habr.com/ru/articles/918186/
#Telegram_Bot #vk_api #go_golang #ytdlp #автоматизация #NutsDB #OpenAI_API #Генерация_мемов #Goroutine #Docker
-
@murena #eos3 new voice to text feature is using #openai_api , not #open_source and not #private. Just so people are aware. Murena please communicate better about it. People have to know it so they can choose to keep this feature active or to disable it on the settings.
-
Генерация карт Таро при помощи OpenAI модели GPT-Image-1
Я решил сделать уникальную колоду карт Таро. Заказывать их у фриланс-художников дорого: каждая карта стоит от 5 USD, так что для полной колоды из 78 карт это выходит 390 USD. Перебрав разные генераторы изображений, я остановился на модели GPT-Image-1 от OpenAI, поскольку она выдаёт максимальное качество и минимальный процент ошибок. В среднем генерация одной карты занимает около минуты. Создание одной колоды обошлось мне в $25. В итоге я сгенерировал три колоды с уникальными стилями и потратил на это в общей сложности 75 USD.
-
Понимающий робот: голосовой интерфейс на ESP32 и OpenAI
«Развернись на 180 градусов, проедь вперёд и включи фары» , «Подъедь ближе к свету» , «Если рядом ничего нет — проедь вперёд, потом поверни направо». Хочется, чтобы даже игрушечные роботы понимали такие команды с полуслова. Без заученных фраз, без кнопок, без пульта. Нас к этому приучают голосовые ассистенты — Siri, Alexa, Алиса, но в DIY-проектах или любительской робототехнике такие интерфейсы встречаются редко, особенно когда речь идёт о чём-то более сложном, чем «вперёд» и «назад». Готовых решений с распознаванием речи для различных устройств в продаже не нашёл, поэтому решил собрать всё самостоятельно. Получился контроллер для робота, который не просто «слушает», а действительно понимает команды.
https://habr.com/ru/articles/909950/
#diy #esp32 #Elecrow #openai_api #openai #embedded #gpt #CrowPanel #робототехника #сезон_open_source
-
Как провести пользовательское исследование без пользователей: пошаговый гайд с PyAutoGen
Если вы продюсер, методист или менеджер образовательного продукта без техбэкграунда — и у вас нет UX-исследователя, времени и бюджета — это статья для вас. Я расскажу, как провела синтетическое исследование без респондентов, но с результатом, используя AutoGen — фреймворк от Microsoft, который позволяет моделировать диалоги между ИИ-агентами. Здесь не будет сложного кода. Только пошаговая инструкция, минимум настроек и максимум пользы, чтобы вытащить из AI внятные сценарии поведения пользователей.
https://habr.com/ru/articles/910244/
#chatgpt #OpenAI_API #ииагенты #LLMинтеграции #env #dotenv #User_Research #EdTech #Продуктовая_аналитика #PyAutoGen
-
GPT-4.1: Новый уровень промптинга. Гайд от OpenAI для максимальной отдачи
Авторы оригинального гайда: Noah MacCallum (OpenAI), Julian Lee (OpenAI). Дата публикации гайда: 14 апреля 2025 г. Источник: GPT-4.1 Prompting Guide GPT-4.1 от OpenAI значительно превосходит GPT-4o в написании кода, следовании инструкциям и работе с длинным контекстом. Но чтобы раскрыть весь потенциал, придется адаптировать свои подходы к составлению промптов. Этот материал — выжимка ключевых советов из официального гайда OpenAI, основанных на их внутреннем тестировании. Он поможет вам перейти на новый уровень взаимодействия с ИИ. Старые добрые практики, такие как предоставление примеров в контексте, максимальная ясность инструкций и поощрение планирования через промпт, все еще актуальны. Однако GPT-4.1 обучен следовать инструкциям более точно и буквально, чем его предшественники, которые чаще домысливали намерения пользователя. Это означает, что GPT-4.1 чрезвычайно управляем и отзывчив на четко сформулированные промпты. Если поведение модели отличается от ожидаемого, обычно достаточно одного предложения, твердо и однозначно разъясняющего желаемое поведение, чтобы направить модель на верный путь.
-
Нейро-дайджест: ключевые события мира AI за 21–27 апреля 2025
Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта. Меня зовут Вандер и каждую неделю я делаю обзор новостей о нейросетях и ИИ. Неделя с 21 по 27 апреля выдалась горячей: свежие апдейты от OpenAI, новые лимиты, буря вокруг Deep Research и долгожданные интеграции мультимодальных моделей — всё это я собрал в одном месте. Только самое важное и только то, что реально интересно и полезно. Поехали!
https://habr.com/ru/companies/timeweb/articles/905512/
#openai_api #openai #дайджест #itкомпании #новости #нейросети #искусственный_интеллект #grok #timeweb_статьи #timeweb_новости
-
Личный ИИ-ассистент на ваших данных. Часть 1: Векторная база ChromaDB + DeepSeek | GPT
Сегодня поговорим о теме, которая вызывает живой интерес у многих разработчиков и энтузиастов ИИ — интеграции больших языковых моделей вроде DeepSeek или ChatGPT с собственной базой знаний. В этой статье я подробно расскажу, как работают векторные базы данных, зачем они нужны и какую роль играют в построении эффективной связки между вашей внутренней информацией и мощью современных LLM. Если вы хотите научиться «обучать» ИИ на своих данных — добро пожаловать!
https://habr.com/ru/companies/amvera/articles/897830/
#python #deepseek #chatgpt #cromadb #векторные_базы_данных #rag #openai_api #langchain #база_знаний_поиск #chromadb_install
-
Замена Langchain, как OpenAI Agents SDK справляется с глубоким поиском?
Агенты супер багованы. В своих проектах в компании мы заметили, что Langchain стал работать хуже. В мультиагентных системах агенты зачастую циклятся, так как не понимают, когда они выполнили финальное действие, не вызывают друг друга когда надо, или же просто возвращают данные в битом формате JSON. Короче говоря, создать агентную систему стало не так то просто, и мы даже стали задумываться об упрощении систем, избавляясь от кучи агентов. И вот неделю назад OpenAI обновили SDK для создания агентов, а еще выкатили доступ к новым тулзам по API. Ну и я пошел тестить.
https://habr.com/ru/companies/raft/articles/894096/
#llm #rag #agents #openai_api #sdk #websearch #file_search #python #streamlit #openai_бот
-
Парсинг с помощью LLM: зачем, как и сколько стоит?
Во всю идет 2025 год, и нейросети перестают быть чем‑то фантастическим. Они уже повсюду в нашей жизни: от умных колонок в квартирах до сложнейших систем, управляющих логистикой и финансами. Вместе с ними стремительно меняется подход к работе с данными. В этой статье мы поговорим о том, как современные LLM помогают автоматизировать сбор данных с веб‑сайтов и сводят к минимуму рутинную настройку и «подкручивание» парсеров. Что еще вы найдете в этой статье?
-
OpenAI CUA — обзор революционных костылей
Доброго времени суток! В данной статье мы рассмотрим главные фичи из последнего release note от OpenAI. Что это? Революционные костыли? Или действительно полноценная революция в мире AI? P.S. Туториал по работе с CUA (Computer Using Agent) и код идут в комплекте под катом. Давайте разбираться...
https://habr.com/ru/articles/890714/
#openai_api #artificial_intelligence #искусственный_интеллект #администрирование_windows
-
AI автоматизация работы с клиентами
Как часто в последнее время вы слышите громкое слово AI? По моим ощущениям - последние пару лет компании просто сходят с ума, когда речь заходит об автоматизации их бизнес процессов с применением разного рода AI моделей.
https://habr.com/ru/articles/889486/
#openai_api #chatbots #openai #интеграции #бизнес #бизнес_процессы #общение_с_клиентами #автоматизация #чатботы #чатботы_для_мессенджеров
-
Построй свой собственный голосовой помощник с помощью Raspberry Pi и Chat API
Содержание • Введение • Построение собственного голосового помощника • Настройка Raspberry Pi • Подключение микрофона, клавиатуры и мыши • Аспекты питания • Реализация кода • Обнаружение слова активации • Распознавание речи и преобразование в текст • Использование Chat API • Преобразование текста в речь • Тестирование и оценка производительности • Заключение В последние годы наблюдается всплеск интереса к разработке в области искусственного интеллекта и инновационных проектов. С появлением Chat API, передовой языковой модели, стало заманчивым создание персонального голосового помощника, превосходящего существующие решения, такие как Google Assistant или Amazon Echo. В этой статье мы рассмотрим процесс создания собственного голосового помощника с использованием Raspberry Pi, Chat API и нескольких дополнительных компонентов.
-
От контекста до юрисдикции: 7 ключевых параметров при выборе LLM для вашего проекта
Год назад казалось, что достаточно просто выбрать GPT-4 — и все проблемы с ИИ решены. Сегодня же рынок языковых моделей напоминает зоопарк, где каждый день появляются новые экзотические виды. Claude, Gemini, Mistral, Qwen — и это только верхушка айсберга. Как в этом безумном мире нейросетей выбрать ту самую, которая подойдет именно вам? Как не утонуть в терминах, характеристиках и не выкинуть деньги на ветер? В этой статье мы разберем ключевые параметры LLM без лишней воды и заумных терминов — чтобы вы могли принять взвешенное решение и сэкономить время, нервы и бюджет на внедрении модели.
https://habr.com/ru/companies/bitrix/articles/850614/
#нейросети #llm #openai #языковые_модели #maas #chatgpt #qwen #openai_api #внедрение_ai #выбор_модели
-
Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети
В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.
-
Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети
В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.
-
Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети
В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.
-
Делаем карманного аналитика данных с помощью OpenAI Assistants API и Code Interpreter в Telegram
Языковая модель генерирует текст, но она не может проводить сколько-нибудь сложные математические вычисления или анализ данных, она просто не предназначена для этого. Однако, модель может генерировать код и очень хорошо. Что, если давать модели задание, для выполнения которого она сгенерирует программный код, он исполнится в изолированной среде разработки, и полученный результат модель уже использует для генерации ответа? Именно эту задачу и выполняет Code Interpreter.
https://habr.com/ru/articles/829186/
#openai #codeinterpreter #assistants_api #openai_api #proxyapi
-
Делаем AI-официанта с помощью OpenAI Assistants API и Vector Store в Telegram
Что, если в качестве контекста нам необходимо, чтобы модель знала не только историю переписки с конкретным пользователем, но ещё и какую-то общую информацию про бизнес или продукт? Все эти проблемы призваны решить такие продукты OpenAI, как Assistants API и Vector Store . Vector Store — это векторное хранилище, в которое можно загрузить файлы с вашей документацией или базой знаний, они автоматически будут трансформированы в векторный формат, и при каждом запросе из хранилища будет выбираться только информация, актуальная для этого конкретного запроса, тем самым помогая модели точнее отвечать на вопросы и экономить токены.
https://habr.com/ru/articles/822249/
#openai #openai_api #assistants_api #vector_store #proxyapi #телеграмбот #yandexcloud
-
Автоматизация контента: как я сделал умного Tg-бота для публикации видео из VK (очередь, дедупликация, NutsDB, yt-dlp)
Здравствуйте, коллеги! Хочу поделиться опытом проектирования и реализации production-ready Telegram-бота, который автоматически собирает и публикует свежий видеоконтент из паблика ВКонтакте — и делает это без дублей, с гарантией доставки и мемными подписями на базе OpenAI . В статье я покажу архитектуру, приведу примеры кода и расскажу о фишках, таких как очередь ссылок на видео (NutsDB), проверка на уникальность (deduplication), скачивание через yt-dlp и интеграция с OpenAI для генерации описаний.
https://habr.com/ru/articles/918186/
#Telegram_Bot #vk_api #go_golang #ytdlp #автоматизация #NutsDB #OpenAI_API #Генерация_мемов #Goroutine #Docker
-
Автоматизация контента: как я сделал умного Tg-бота для публикации видео из VK (очередь, дедупликация, NutsDB, yt-dlp)
Здравствуйте, коллеги! Хочу поделиться опытом проектирования и реализации production-ready Telegram-бота, который автоматически собирает и публикует свежий видеоконтент из паблика ВКонтакте — и делает это без дублей, с гарантией доставки и мемными подписями на базе OpenAI . В статье я покажу архитектуру, приведу примеры кода и расскажу о фишках, таких как очередь ссылок на видео (NutsDB), проверка на уникальность (deduplication), скачивание через yt-dlp и интеграция с OpenAI для генерации описаний.
https://habr.com/ru/articles/918186/
#Telegram_Bot #vk_api #go_golang #ytdlp #автоматизация #NutsDB #OpenAI_API #Генерация_мемов #Goroutine #Docker
-
Автоматизация контента: как я сделал умного Tg-бота для публикации видео из VK (очередь, дедупликация, NutsDB, yt-dlp)
Здравствуйте, коллеги! Хочу поделиться опытом проектирования и реализации production-ready Telegram-бота, который автоматически собирает и публикует свежий видеоконтент из паблика ВКонтакте — и делает это без дублей, с гарантией доставки и мемными подписями на базе OpenAI . В статье я покажу архитектуру, приведу примеры кода и расскажу о фишках, таких как очередь ссылок на видео (NutsDB), проверка на уникальность (deduplication), скачивание через yt-dlp и интеграция с OpenAI для генерации описаний.
https://habr.com/ru/articles/918186/
#Telegram_Bot #vk_api #go_golang #ytdlp #автоматизация #NutsDB #OpenAI_API #Генерация_мемов #Goroutine #Docker