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
#Italia🇮🇹
#Comunali
#Triggiano
A Triggiano (Bari) i candidati sono 3 ed è assente il centrodestra.
Il centrosinistra si presenta diviso:
- Michele #Cascarano è il candidato del Partito Democratico (#PD|S&D), del Partito Socialista Italiano (#PSI|S&D) e di due liste civiche;
- Giuseppe #Toscano è sostenuto dal Movimento 5 Stelle (#M5S|LEFT) e da 3 liste civiche.
È presente un candidato civico, Mauro #Battista, sostenuto da 5 liste.
@TuttoElezioni
#Italia🇮🇹
#Comunali
#Genova
A Genova, unico capoluogo di Regione al voto, i candidati sono 7.
Il centrodestra corre con Pietro #Piciocchi, sostenuto da Fratelli d'Italia (#FdI|ECR), Forza Italia (#FI|PPE), Lega (#LSP|PfE), Noi Moderati (#NM|PPE|PPCE), Unione di Centro (#UdC|PPE), Nuovo PSI (#NPSI|PPE) e una lista civica.
Il centrosinistra corre con Silvia #Salis, sostenuta da Partito Democratico (#PD|S&D), Movimento 5 Stelle (#M5S|LEFT), Alleanza Verdi e Sinistra (#AVS|G/EFA|LEFT) e 2 liste civiche.
Altri candidati sono:
- Mattia #Crucioli, sostenuto da Uniti per la Costituzione (#UpC|Pacifisti);
- Raffaella #Gualco, sostenuta da una lista civica;
- Antonella #Marras, sostenuta da una lista che include Rifondazione Comunista (#PRC|LEFT) e #PCI|Estrema sinistra;
- Cinzia #Ronzitti, sostenuta dal Partito Comunista dei Lavoratori (#PCL|Estrema sinistra);
- Francesco #Toscano, sostenuto da Democrazia Sovrana e Popolare (#DSP|Grande tenda populista, sovranista ed euroscettica).
@TuttoElezioni