#telegramбот — Public Fediverse posts

Нашёл модель в 8 раз дешевле. Она начала писать иероглифы в русских новостях

Нашёл модель в 8 раз дешевле. Она начала писать иероглифы в русских новостях У меня новостной бот, и каждая новость в нём проходит через LLM: категория, перевод, тон, разбор. Выходит около 936 вызовов в сутки, и в какой-то момент мне захотелось платить за это меньше. Я перебрал все бесплатные модели OpenRouter на живых промптах, нашёл платную в 8 раз дешевле текущей, обрадовался и выкатил в прод. Через час в ленте появился заголовок: «Как не，让智能手机 перегревать: советы в жару».

https://habr.com/ru/articles/1062906/

#OpenRouter #LLM #нейросети #DeepSeek #max_tokens #стоимость_LLM #Python #Telegramбот #мультиязычность #продакшен

Notion + RAG + Telegram: архитектура AI-копирайтера для сети ресторанов

В таком сценарии копирайтеру недостаточно просто писать тексты. Ему нужно помнить факты о каждом заведении: часы работы, фирменные блюда, формат кухни, имена шеф-поваров, особенности интерьера, правила коммуникации, ограничения по формулировкам и стиль бренда. Если ресторанов девять, эта задача быстро перестаёт быть только творческой и превращается в задачу управления знаниями. У заказчика была именно такая проблема: сеть ресторанов по России, у каждого заведения отдельная концепция и свой стиль общения с гостями. Большая часть ресурсов уходила на ежедневную текстовую работу: описания ресторанов, переводы на разные языки, пресс-релизы, рассылки, описания блюд, мероприятий, посты для социальных сетей и тексты в Tone of Voice каждого бренда. Задача заключалась не в том, чтобы заменить редактора, а в том, чтобы вынести рутинную часть генерации текстов в AI-систему. Один-два редактора должны были управлять контентом всей сети: ставить задачи, получать черновики, проверять факты, корректировать стиль и доводить материалы до публикации.

https://habr.com/ru/articles/1035628/

#llm #rag #автоматизация #telegramбот #генерация_контента #notion_ai #embeddings #векторная_база_данных #prompt_engineering