Рубрика «fastapi» - 2

Что происходит между запросом пользователя и ответом языковой модели?

За последние несколько лет большие языковые модели совершили настоящую революцию. Сегодня они способны писать код, анализировать документы, помогать в исследованиях, создавать тексты и решать сложные задачи.

Однако подавляющее большинство современных AI‑приложений имеют практически одинаковую архитектуру:

Запрос → Prompt → LLM → Ответ

Вся интеллектуальная работа фактически сосредоточена внутри языковой модели, а внешняя система лишь подготавливает запрос и отображает результат.

Читать полностью »

Зачем я это пишу

Запустил недавно прод-агента на Claude — небольшой, для бытовой задачи у знакомой. По дороге понял несколько вещей, которые сначала казались мне очевидными «после интернета», а потом, когда сел и проверил на реальной задаче, начали играть иначе. Хочется поделиться разбором — может, кому-то сэкономит неделю-другую на тех же развилках.

Сразу честно: я не «академический» разработчик. До последнего года писал на Python в основном чтобы прочитать чужой скрипт и подправить отступ. То, что вы увидите в коде ниже — собирал руками, лезя в документацию по каждому слою. Поэтому это не «гайд от эксперта», а скорее Читать полностью »

Технический пост-мортем: что было, что сломалось, и что в итоге собралось.

Контекст: умер xml-river, keykollector появился API Wordstat

Я работаю в контекстной рекламе и аналитике 6 лет. Самым массовым инструментом для сбора семантики в моём окружении был KeyCollector. Сам KeyCollector давно не парсил Wordstat напрямую — он работал через стороннее расширение xml-river, которое проксировало запросы к Wordstat в обход капчи. Когда xml-river в какой-то момент перестал работать, эта связка обвалилась, и у тысяч специалистов одновременно возникла одна и та же проблема: как теперь снимать частотность?

Читать полностью »

Рубрика: «Очумелые ручки»

Привет! Сегодня я хочу поделиться своим опытом разработки ASOC платформы.

В статье я расскажу о преимуществах такого решения, затем опишу особенности реализации всех ключевых компонентов. Моя цель показать, что разработка собственных ИБ инструментов сегодня не является сложной задачей и, возможно, вдохновить кого‑то на самостоятельное улучшение практик AppSec и DevSecOps в своей компании.

Дисклеймер

Прошу внимания. Спасибо за внимание!

Читать полностью »

Итоговый результат спустя 12 дней разработки.

Итоговый результат спустя 12 дней разработки.

Введение

Читать полностью »

В какой‑то момент у меня накопилось несколько VPS у разных провайдеров. Не десятки, но уже достаточно, чтобы каждый месяц ловить себя на одной и той же мысли: «А этот сервер когда оплачивать?»

Ссылка на биллинг — где‑то в закладках. Дата продления — в Telegram. Пароль от кабинета — в другом месте. Таблицы, заметки, все разбросано. Пока серверов немного, это ещё работает. Когда их перевалило за 15, начинаешь постоянно все терять. Кто хостер, а что там крутится, вкладки, вкладки, вкладки!

Так появилась идея: сделать личный кабинет для своих серверов.

Читать полностью »

Последнее время я всё чаще встречаю одну и ту же мысль: бизнес никогда не даст ИИ-агенту доступ к базе клиентов, заявкам, платежам, CRM или внутренним документам. На первый взгляд звучит логично. Если агент ошибётся, перепутает контекст или выполнит не то действие, ущерб может быть вполне реальным. Но мне кажется, что здесь часто путают две разные вещи.

Читать полностью »

Всё началось с простого вопроса: почему малый бизнес теряет клиентов ночью?

Клиент заходит на сайт в 23:00, пишет в чат — и уходит. Потому что менеджер спит. Утром менеджер видит сообщение, перезванивает — а клиент уже купил у конкурента.

Стандартное решение — чат-бот. Но обычный чат-бот либо ограничен заранее заданными сценариями, либо требует интеграции с крупными облачными LLM. (отвечает по скриптам), либо слишком дорогой (GPT-4 за десятки тысяч в месяц), либо хранит данные за рубежом, что не всегда удобно для российского бизнеса.

Я решил сделать иначе.

Проблема переключения между ИИ и оператором

Читать полностью »

Привет. Меня зовут Ярослав, в сети — SwairIt. Полтора месяца назад я начал писать обычный todo-лист на FastAPI, а в итоге под одним доменом getdoday.ru выросла небольшая студия из пяти продуктов: todo-приложение, кабинет для репетиторов, школьное Q&A, тренажёр билетов ПДД и Telegram-игра. Всё это — один FastAPI-монолит без единой строки React, ~76 000 строк кода и 1200+ тестов.

В этой статье я разберу то, что считаю полезным для других:

  • как один FastAPI-проект держит сразу несколько продуктов и не превращается в кашу;

  • почему я выбрал HTMX вместо React и о чём не пожалел;

  • Читать полностью »

Когда я начал регулярно работать с AI-агентом, выяснилась неприятная вещь: само выполнение задачи часто уже не было главным узким местом. Узкое место появлялось раньше. Нужно было каждый раз вручную понять, какие задачи вообще можно отдать агенту, какие должен сделать человек, какие уже выполнены, но требуют проверки, а какие нельзя двигать без внешнего решения или доступа.

То есть вместе с AI появился новый слой работы: диспетчеризация. До этого я воспринимал таск-трекер как список дел. После нескольких недель работы с агентами стало понятно, что список дел сам по себе не отвечает на главный операционный вопрос:

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js