Если Вам нужно сконфигурировать персонального или командного AI ассистента без единой строчки кода, то инфраструктура OpenAI позволяет это сделать.

Для примера сделаем бота который может писать сообщения в стиле определенного телеграм канала. Берем канал https://t.me/+yU0dsHboVmlhNGYy. Экспортируем сообщения из канала json.

По следам:

Как я сделал RAG для своей компании

Как я сделал RAG для своей компании (часть 2). И как начал делать AI Агента

AI агенты — клоны сотрудников (часть 3)

В этой статье я постараюсь суммировать свой опыт, подвести итоги и предоставить полное решение со ссылками на Git.

Мы все уже слышали что есть сотни промтов которые могут создать полноценный App, и что скоро разработчики будут не нужны. Но давайте попробуем сделать не то чтобы App, а просто интерактивную страничку.

Мы предполагаем, что я не умею кодить и не знаю даже html. Мы засекем время и посчитаем кол-во запросов которое у меня уйдет на получение рабочей интерактивной html странички.

Затем мы попробуем, изъять из нейросети тот самый заветный один промт, который сможет воссоздать такую же страничку с нуля.

Итак, я прошел длинный путь создания RAG с нуля, и начал делать AI агентов для нашей компании.

По технологиям испробовал:

Итак, в первой части я сделал первый подход к RAG для нашей небольшой компании с большим кол-вом документов на wiki, и множеством переписок в Slack.

Стек технологий: Python, ChromaDB, простой SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2"), Slack API, OpenAI API, Google Gemini API, YandexGPT API, Sber Gigachat API.

Что уже работает?

Появилась свободное время, и я решил сделать RAG (Retrieval Augmented Generation) для нашей компании. Компания небольшая, но документации технической и бизнес накопилось очень много, в основном на wiki.

Цель - подключить бота в slack, который быстро может выдать инфу по нужной теме.

Источник знаний: