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: #solidjs
@AppPie · Post #2306 · 09.01.2025 г., 04:06
#Developers CodeImage：代码截图美化工具 🔗GitHub CodeImage 是一个帮助开发者创建精美代码截图的新工具，提供多种功能来加速社交媒体分享流程。让你的代码片段即时管理、美观易读且方便分享。 技术架构 基于 PNPM monorepo 设计，分为应用和包两大类 应用部分 - 前端（@codeimage/app） - 使用 SolidJS 构建 - vanilla-extract 处理样式 - CodeMirror6 作为代码编辑器 - StateBuilder 状态管理 - @codeui/kit 无障碍 UI 套件 - 后端（@codeimage/api） - Fastify 构建 REST API - Prisma ORM 数据库操作 - Auth0 认证 开源许可证 MIT license。 #GitHub#CodeSnippet#OpenSource#SolidJS 📮 频道 @AppPie
@githubtrending · Post #14672 · 05.05.2025 г., 11:30
#typescript#app#cap#coss#loom#mac#nextjs#nextjs14#open_source#oss#react#record#screen_capture#screen_recorder#screenshot#solidjs#tauri#tauri_app#typescript#vite Cap is a free, open-source tool that helps you record and share videos quickly. It's similar to Loom but gives you more control over your recordings. You can use it on both macOS and Windows, making it easy to work with different devices. Cap allows you to store your videos locally or in the cloud, which means you can access them from anywhere. This tool is great for sharing information with teams or clients securely and efficiently. https://github.com/CapSoftware/Cap