TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #851 · 2.08

Впервые использовал нейросетку для реальной практической пользы в коммерческом заказе. У заказчика есть база данных, куда информация вносится кое-как. Представьте, что вы составляете каталог, например, книг, и в базе данных предусмотрены поля: "Автор книги", "Название книги", "Число страниц" и ещё десяток других полей с информацией. Но заполняют эту базу другие люди, которых вы не контролируете, поэтому информация может случайным образом лежать в любом произвольном поле, быть введена с ошибками, опечатками и так далее. В реальном заказе были не книги, я просто привожу пример такой же задачи. Вот как это может выглядеть: 1. В поле "Автор" написано "Лондон, Дж. Белый Клык", поле "Название" при этом пустое. 2. В поле "Название" написано "150-страничный сборник рецептов", поле "Число страниц" пустое 3. В поле "Название" написано "джеклондон мартин иден", поле с автором пустое 4. В поле "Автор" написано "150-стр.3изд,доп.перераб инструкция по пользованию подстанциями типа ТП-13, М.Васильев москва 98" ...и так далее. А нужно искать нормально по автору, названию, числу страниц, городу и году издания. Никакими прямыми алгоритмами это не берётся: регулярки, поиск по ключевым словам, морфология, нечёткая логика — всё это либо даёт много ложноположительных результатов, либо (если подкрутить пороговые значения) вообще перестаёт искать. И вот тут в какой-то момент мы решили попробовать запрашивать через API GPT. Нейросетке задаётся следующий промт: "Есть следующая информация: «150-страничный роман джеклондон мартин иден». Если здесь есть то, что похоже на имя автора книги, напиши мне его, иначе ответь null". И, надо сказать, даже 3.5 справляется с этой работой очень хорошо. Получилось сравнительно без ошибок разметить около 80% данных (остальные с ошибками даже после нейросетки). Но, важный нюанс. Сначала мы пытались поймать все данные одним запросом: "GPT, выведи мне JSON, в котором есть автор, название, число страниц...", но тесты показали, что значительно эффективнее будет отдельно спросить 5 раз про 5 разных типов данных. Да, это расходует больше токенов, но они и так сравнительно дёшевы. Кстати, API у OpenAI безбожно глючит даже на платном тарифе. Обещанных 3500 запросов в минуту нет даже приблизительно. По факту удаётся отправлять около 200-300 запросов в минуту, потом оно вываливается в таймауты или ошибку 429, нужно делать какие-то умные паузы, ждать итд. Над этим всем пришлось повозиться, зато результат вполне ощутимый. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 17 подобни публикации

Търсене: #fa

当前筛选 #fa清除筛选

Японские МСП встраиваются в процесс автоматизации промышленности На фоне растущего спроса на механизацию производственных процессов малые и средние предприятия (МСП) Японии становятся важными игроками в сфере промышленной автоматизации (Factory Automatization). Они успешно внедряют недорогие и гибкие решения, которые трудно масштабировать крупным производителям оборудования. Их специализация - автоматизация участков производства, которые ранее полагались на ручной труд. Компания Nissho Technos разработала систему автоматической подачи губчатых деталей для автопрома. Производительность увеличилась, а изделия, адаптированные под автоматизированную установку, стали продаваться на 20% дороже обычных. Торговый дом Yasuhira тоже внедряет собственные роботизированные решения, благодаря чему в 2024 г. продажи выросли на 30% и достигли 40 млн долл. На заводе по производству устройств активации подушек безопасности традиционно требовалось шесть сотрудников для круглосуточной работы в три смены, теперь эти задачи выполняют роботы. Другим примером является Kobe Kizai, которая готовится к массовому выпуску защитных чехлов для коллаборативных роботов, используемых в пищевой промышленности. Ранее компания делала индивидуальные изделия, теперь же предлагает более дешёвые стандартизированные решения, доступные к поставке в течение пяти дней. Компания намерена выходить на международный рынок, в том числе в США, где растёт спрос на бюджетных роботов стоимостью от 20 до 50 тыс. долл. По прогнозам, мировой рынок FA вырастет на 50% к 2029 г., достигнув 399 млрд долл. Эксперты отмечают, что именно гибкость МСП позволяет бизнесу быстро адаптироваться к запросам клиентов и разрабатывать уникальные решения для автоматизации. При этом ключевой задачей в настоящее время является подготовка инженеров, способных интегрировать новые роботизированные системы в уже существующие производственные линии. #Япония#Автоматизация#FA

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #1499 · 03.02.2026 г., 11:48

#CostaRica🇨🇷 #Parlamentari Distribuzione dei seggi. Dati provvisori. 🟦 Popolo Sovrano (#PPSO|Estrema destra populista): 31 🟩 Liberazione nazionale (#PLN|Centro): 17 🟨 Fronte Ampio (#FA|Centro-sinistra): 7 🟦 Unità Sociale Cristiana (#PUSC|Cristianesimo democratico): 1 🟥 Azione Cittadina (#PAC|Centro-sinistra): 1 Maggioranza: 29 (PPSO ✅) @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #1498 · 03.02.2026 г., 07:34

#CostaRica🇨🇷 #Parlamentari Risultati parziali. Dati aggregati. Sezioni scrutinate: 6.700/7.063 (94,86%). 🟦 Popolo Sovrano (#PPSO|Estrema destra populista): 44,96% 🟩 Liberazione nazionale (#PLN|Centro): 23,23% 🟨 Fronte Ampio (#FA|Centro-sinistra): 12,25% 🟦 Unità Sociale Cristiana (#PUSC|Cristianesimo democratico): 4,57% 🟥 Azione Cittadina (#PAC|Centro-sinistra): 4,03% Altri: 10,96%. @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #1497 · 02.02.2026 г., 18:02

#CostaRica🇨🇷 #Parlamentari Risultati parziali. Dati aggregati. 🟦 Popolo Sovrano (#PPSO|Estrema destra populista): 44,99% 🟩 Liberazione nazionale (#PLN|Centro): 23,21% 🟨 Fronte Ampio (#FA|Centro-sinistra): 12,24% 🟦 Unità Sociale Cristiana (#PUSC|Cristianesimo democratico): 4,41% 🟥 Azione Cittadina (#PAC|Centro-sinistra): 4,03% @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #1495 · 02.02.2026 г., 06:16

#CostaRica🇨🇷 #Parlamentari #SanJosé Risultati parziali. Voti scrutinati: 90,07%. 🟦 Popolo Sovrano (#PPSO|Estrema destra populista): 39,09% 🟩 Liberazione nazionale (#PLN|Centro): 25,29% 🟨 Fronte Ampio (#FA|Centro-sinistra): 15,72% 🟥 Azione Cittadina (#PAC|Centro-sinistra): 5,01% 🟦 Unità Sociale Cristiana (#PUSC|Cristianesimo democratico): 4,77% @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #1491 · 02.02.2026 г., 05:28

#CostaRica🇨🇷 #Parlamentari #SanJosé Risultati parziali. Voti scrutinati: 82,94%. 🟦 Popolo Sovrano (#PPSO|Estrema destra populista): 39,25% 🟩 Liberazione nazionale (#PLN|Centro): 25,25% 🟨 Fronte Ampio (#FA|Centro-sinistra): 15,57% 🟥 Azione Cittadina (#PAC|Centro-sinistra): 4,95% 🟦 Unità Sociale Cristiana (#PUSC|Cristianesimo democratico): 4,89% @TuttoElezioni

Libertà è ragione

@libertaeragione · Post #4302 · 25.11.2024 г., 00:43

#Elezioni#Uruguay#Presidenziali Yamandú #Orsi (#MPP|Sinistra) è il nuovo Presidente della Repubblica Orientale dell'Uruguay. Battuto il candidato del #PN|Centro-destra Álvaro #Delgado. Con la sua elezione, la coalizione #FA|Sinistra|Centro-sinistra torna a governare l'Uruguay dopo 5 anni di opposizione. @OsservatorioEsteri

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #1496 · 02.02.2026 г., 16:03

#CostaRica🇨🇷 #Presidenziali Risultati parziali. Voti scrutinati: 96,18%. 🟦 Laura #FernándezDelgado (#PPSO|Estrema destra populista): 48,33% ✅ 🟩 Álvaro #RamosChaves (#PLN|Centro): 33,43% 🟥 Claudia #DoblesCamargo (#PAC|Centro-sinistra): 4,85% 🟨 Ariel #RoblesBarrantes (#FA|Centro-sinistra): 3,76% @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #1494 · 02.02.2026 г., 06:15

#CostaRica🇨🇷 #Presidenziali Risultati parziali. Voti scrutinati: 93,79%. 🟦 Laura #FernándezDelgado (#PPSO|Estrema destra populista): 48,33% ✅ 🟩 Álvaro #RamosChaves (#PLN|Centro): 33,42% 🟥 Claudia #DoblesCamargo (#PAC|Centro-sinistra): 4,86% 🟨 Ariel #RoblesBarrantes (#FA|Centro-sinistra): 3,76% @TuttoElezioni

Tutto Elezioni

@tuttoelezioni · Post #1490 · 02.02.2026 г., 05:23

#CostaRica🇨🇷 #Presidenziali Risultati parziali. Voti scrutinati: 88,43%. 🟦 Laura #FernándezDelgado (#PPSO|Estrema destra populista): 48,51% 🟩 Álvaro #RamosChaves (#PLN|Centro): 32,32% 🟥 Claudia #DoblesCamargo (#PAC|Centro-sinistra): 4,81% 🟨 Ariel #RoblesBarrantes (#FA|Centro-sinistra): 3,72% @TuttoElezioni

12
ПредишнаСтр. 1 от 2Следваща