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 2 подобни публикации

Търсене: #maritimerisk

当前筛选 #maritimerisk清除筛选

🚢Карта напряжения: горячие точки в судоходстве и морской логистике. Красное море и Суэц. Маршрут частично возвращается в расписания отдельных линий, но коридор остаётся зоной повышенного риска и страховой неопределённости. Рынок видит смешанные сигналы по восстановлению транзита и сохраняет повышенную волатильность по ставкам и слотам. Ормузский пролив и Персидский залив. Эскалация и военная активность вокруг Ирана поддерживают премии за риск и чувствительность танкерного рынка. Для операторов критичны скорость и возможность прохода, корректная оценка угроз и готовность к ограничениям движения. Чёрное море. Военные риски и вероятность ударов по портовой инфраструктуре продолжают влиять на доступность маршрутов и стоимость покрытия. Отдельный фактор — рост случаев навигационных помех и необходимость усиленного контроля безопасности рейса. Балтика и Восточное Средиземноморье. На ряде участков усиливается проблема GPS-jamming/spoofing, что повышает требования к bridge procedures, резервным методам навигации и управлению рисками при заходах в чувствительные зоны. Панамский канал. После «дорожной» фазы ограничений рынок адаптируется к более структурированным механизмам распределения слотов и планированию транзитов. Любые изменения гидрологии и правил бронирования быстро транслируются в цепочки поставок на направлениях Атлантика–Тихий океан. Западная Африка и отдельные районы высоких рисков. Пиратская активность глобально остаётся фактором стоимости и охраны экипажа: даже при локальных улучшениях статистики риск для моряков и судов требует поддержания процедур BMP и работы с охранными провайдерами. 📌International Maritime Organization (IMO) основана в 1948 году и является специализированным агентством ООН, формирующим международные нормы безопасности и предотвращения загрязнения с судов. Организация принадлежит системе ООН и управляется государствами-членами. #shipping#maritimerisk#Suez#Hormuz#logistics

🚢Ормузский пролив: влияние на сухогрузы, СПГ-танкеры и глобальные торговые потоки. По данным аналитической платформы Kpler, фактическая остановка транзита через Ормузский пролив начинает оказывать системное влияние на несколько сегментов морской торговли, выходя далеко за рамки нефтяного рынка. Транзит сухогрузов через пролив сократился на 91%, при этом около 280 балкеров остаются заблокированными в регионе. Наиболее затронуты балкеры типоразмеров Panamax, Supramax и Handysize, тогда как сегмент балкеров типоразмера Capesize практически не работает в этом коридоре. Ситуация влияет и на другие рынки. Персидский залив обеспечивает 16–18% мировых морских поставок удобрений и около 20% глобальной торговли СПГ. При этом терминал Ras Laffan временно остановлен, а ставки СПГ-фрахта в Атлантическом бассейне выросли более чем на $100 000 в сутки за одну торговую сессию. Дополнительным фактором риска остаются электронные помехи: с конца февраля зафиксировано более 100 инцидентов GNSS-интерференции, влияющих на навигацию и мониторинг судов. Аналитики отмечают, что текущая ситуация скорее представляет собой «коммерческое сдерживание», а не формальную блокаду. Однако последствия для глобальных цепочек поставок могут проявляться в течение нескольких месяцев, поскольку часть эффектов ещё не полностью отражена в фрахтовых индексах. 📌Kpler — международная аналитическая компания, основанная в 2014 году во Франции, специализируется на мониторинге энергетических потоков и судоходства на основе спутниковых и AIS-данных. Компания является частной и принадлежит инвестиционным фондам и основателям. #Hormuz#DryBulk#LNGShipping#Kpler#MaritimeRisk