Comments 7
У вас в гиперссылку попала точка — из-за этого ссылка значится битой
Уже давно изобретены RSS агригаторы / читалки / компоновалки, с оповещением в том-же телеграмм. Идея сбора и обработки новостных лент уже как давно не нова, просто в чем отличие их от вашей?
И да, а где тут JavaScript?
Это еще одна реклама своего телеграмм канала выходит...
Согласен про RSS, однако моя идея идет как мне кажется немного дальше - я пытаюсь заставить ИИ анализировать ленту, которая идет из Gmail и того же RSS и работать над ней - суммаризировать, фильтровать и тп.
Про Javascript в статье нет - вы правы, мне стоит подробнее раскрыть техническую реализацию в следующих постах.
Про рекламу канала - я скорее ищу фидбэк и идеи от сообщества, чем стараюсь его продвигать, так как мне самому пока не до конца нравиться реализация.
Исходя из своего опыта я могу сказать что вы двигаетесь в правильном направлении. Я сделал ТГ канал скажем так полуавтоматический. ИИ в нём оформляет и переводит пост. Сначала я так же как и вы искал модель которая хотя бы четко выполняет промт и возвращает валидный json. Потом когда дело наладилось, мне захотелось более качественного перевода и методом подбора я нашел наиболее подходящую для этого модель. Кроме chatgpt существует масса других моделей. Посмотрите более детально. На опенроутер модели разбиты по категориям и каждая имеет описание и там можно каждую попробовать. Посмотреть на её тупость. Я бы вам посоветовал сохранять сначала данные в векторную бд и только потом скармливать их нейросети. Суммаризация данных не такая уж и сложная задача. Рассмотрите low code платформы, например n8n. Если хотите могу вам ссылку на этот ТГ канал отправить. ПосмОтрите историю моих экспериментов и результат сегодняшний. Заранее признаюсь что откровенную дичь я все же удалял.И ещё, посмотрите внимательно на данные которые вы передаёте. Может их стоит как-то структурировать или очистить перед тем как их передать? А сейчас я открою вам страшную тайну: данные которые рожает нейросеть тоже можно обрабатывать. Нейросеть дала свой комментарий перед или после json? Напихала лишних тегов? Всё решается с помощью простейших функций. Найдите закономерности, крепко подумайте над промтом. Не стесняйтесь использовать более одной модели. Каждая модель в чем-то особенно хороша . Делите описание модели на 2. Маленькая модель не означает плохая модель . И прочее.
Спасибо за развернутый фидбэк! И да, было бы интересно посмотреть на ваш канал :)
Пожалуйста https://t.me/MilitaryPulseRU. Есть куда расти ещё.
Как я сделал автоматический Телеграм канал с помощью Gmail и OpenAI API