Рубрика «openai api»

Это личный инженерный эксперимент. Не релиз, не продуктовая статья и не попытка кого-то убедить. Мне просто захотелось проверить руками, насколько российские модели на примере GigaChat готовы к агентной работе в современной среде разработки.

Мне давно интересна разработка при помощи агентов. Обычный чат с моделью — это уже понятный сценарий: спросил, получил ответ, пошёл дальше. Агентный режим — следующий шаг. Модель там не просто пишет текст: она получает историю, вызывает инструменты, читает результаты, продолжает диалог, стримит ответ, иногда работает с картинками и живёт внутри реального проекта.

Читать полностью »

Статья является кратким изложением книги, распространяемой автором бесплатно

.Скачать без регистрации, подписок и прочей маркетинщины можно на https://aistratum.ru/

Индустрия искусственного интеллекта застряла в так называемой «стохастической петле». Мы тратим тысячи часов, пытаясь «уговорить» языковые модели выдать верный результат. Мы пишем огромные «промпты-простыни», применяем шаманские лайфхаки из интернета, но раз за разом сталкиваемся с галлюцинациями, потерей логики, сикофансией и деградацией внимания нейросети.

Читать полностью »

Привет! Сегодня поговорим о проекте, который наделал много шума в сообществе — g4f (GPT4Free). Многие видели его на GitHub, но большинство, наверное, и не задумывались, как он работает.

Как использовать g4f в Python-коде

Сам API g4f выглядит как у настоящего openai. Это сделано специально для того, чтобы программистам не пришлось учить новые команды и методы вызова кода в g4f. Достаточно просто заменить import openai на import g4f. Пример кода:

С использованием официальной библиотеки openai:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-...")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4",
    messages=[{"role": "user", "content": "ВАШ_ЗАПРОС"}]
)
print(response.choices[0].message.content)Читать полностью »

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.

# В openai нельзя вызвать completions с MCP сервераами
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=messages,
    tools=tools,  # tools - должны быть специальные dict'ы, не ссылки до MCP
    # mcp_tools=my_mcs_tools  # такого аргумента, к  сожалению, нет
    # mcp_servers=my_mcp_servers  # такого аргумента, к сожалению, тоже нет
    tool_choice="auto"
)

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.

Кстати, в Telegram довольно странно организованы комментарии к каналам. По сути они привязаны не к самим каналам, а к отдельным чатам, а уже эти чаты привязываются или отвязываются от каналов. Поэтому бот формально работает в чате, а не в канале, и туда же, в чат, он должен добавляться в качестве админа.

Первая попытка

Читать полностью »

Волна хайпа ИИ-агентов докатилась до меня в марте 2025 года. 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 имела опыт построения простого Телеграм-бота. Иными словами, загружена под завязку, когда со всех сторон стали доноситься истории про то, как «ИИ-агент создал сайт за 2 часа». Не выдержав этого натиска, я решила разобраться и построить своего агента.

Читать полностью »

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 USD. В итоге я сгенерировал три колоды с уникальными стилями и потратил на это в общей сложности 75 USD.

Читать полностью »

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!

📋 В этом выпуске

Друзья, приветствую! Сегодня я хотел бы рассмотреть интересующую многих тему, а именно связку большой языковой модели по типу DeepSeek или ChatGPT со своей базой знаний.

В рамках этой статьи я дам вам подробное объяснение принципов работы векторных баз данных и того, зачем их можно использовать в рамках связки своей базы знаний с готовыми «большими» нейросетями.

В качестве примера рассмотрим поиск по документации Amvera Cloud — облачной платформы со встроенным проксированием к OpenAI, Gemini, Claude, Grok, а также с возможностью обновления проектов через git push.

Читать полностью »


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