TGINSIGHT SIMILAR POSTS
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
Търсене: #false
@seeker_rc · Post #19935 · 08.05.2026 г., 02:25
💡 产品安利社 [产品发布会 - 即刻](https://h5.ruguoapp.com/jk-product-launch- event/today?backgroundDarkColor=%232A2A2A&backgroundLightColor=%23F4F4F4&displayFooter=false&displayHeader=false) 2026年05月08日 向大家推荐今日入选「产品发布会」榜单的产品： No.1 reminds AI 卡片笔记 https://product.jike.city/reminds @reminds No.2 追剧日历 ht... via 产品安利社 标签: #No#产品#false ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。
@seeker_rc · Post #20252 · 11.05.2026 г., 10:55
程序员们大福利来了，还在愁日报、周报、月报、季度、年度做了啥不？这个 SKILL 帮你一键搞定 Tips:安装到全局就成～～ 地址： <https://github.com/umlink/daily-report-skill> [我今天做了什么？，我这周做了什么？，我这个月做了什么？....] 📌 Daily Report 程序员工作报告生成 Skill 。基于本地 Git 仓库的 commit 数据，自动生成中文工作日报、周报、季度总结、年度总结，并可推送到企业微信。 ✏ 功能 ⦁ 多周期报告 — 日报、周报、季度总结、年度总结 ⦁ 自定义时间范围 — 支持指定任意起止日期 ⦁ 自动扫描 Git 仓库 — 递归发现工作目录下的所有 Gi... via V2EX 分享创造 标签: #Git#report#false ⚡️探索号频道 ⚡️探索者频道 ⚡️探索者交流群 ⚡️ Youtube 频道：科技探索者 每天推荐有趣内容，欢迎订阅、转发。