Есть две вещи, от которых у любого сервиса с живыми экспертами болит голова. Первая — клиенты спрашивают одно и то же сотню раз в день. Вторая — иногда без эксперта не обойтись, но давать ему прямой контакт клиента нельзя.

Получается, один бот в одном чате одновременно и ИИ-ассистент, и мост между людьми. Как именно — рассказываем.

Хотите за секунды находить точный ответ в сотнях закрытых корпоративных PDF, Excel и презентаций, вместо того чтобы часами копаться в «мусорном» поиске по ключевым словам?

В статье разберем новую архитектуру RAG — система, которая сначала молниеносно находит нужные куски документов по смыслу, а потом объясняет их человеческим языком строго по источникам, практически без галлюцинации.

В статье мы раскрыли всю «кухню» от семантической нарезки и эмбеддингов до HyDE, RRF и итеративного поиска — читайте и сразу пробуйте своего супербота на pro-talk.ru!

Обычный ИИ просто складывает факты в плоскую базу данных, теряя все скрытые связи и смыслы.

Наш рассуждающий агент работает как настоящий мыслитель: он анализирует диалог, строит динамический семантический граф с узлами, причинно-следственными линиями, кластерами и «теплом» актуальности, превращая разрозненные слова в живую, глубоко связанную Вселенную воспоминаний — где каждый факт навсегда обретает своё место, историю и мотивацию.

Несколько месяцев назад я поймал себя на мысли: я плачу за Cursor, плачу за Claude Pro, использую квоты, завишу от серверов в другой стране — и при этом сам инструмент закрытый, его нельзя ни изменить под себя, ни развернуть локально. А что, если сделать свой?

Идея казалась амбициозной. Но у меня уже были под рукой Google AI Studio с его бесплатным тарифом, Claude Chat как умный ревьюер кода, и желание разобраться — насколько далеко можно зайти, не написав самому ни строчки кода.

Спойлер: очень далеко.

Это похоже на космологию древних.

Из ничего — Единица.
Из Единицы, через тайное знание — её противоположность.
Встреча — и снова Ничто.

Жрецы сказали бы: «Так родился мир».

Философский взгляд на самое красивое уравнение математики.

Пошаговое руководство по созданию сервиса «ИИ Ангел‑Хранитель» на связке Lovable + ProTalk. Запуск за 1 день с доходом в 30% с каждого пользователя.

Что вы построите:

Лендинг собирает анкету → в Google Sheets считается психологический профиль → по API создаётся кабинет и бот в ProTalk → бот в Telegram персонализирован под профиль пользователя → бот присылает ссылку на подписку и работает автономно. Пользователь может вообще не заходить в ProTalk — ему достаточно общения с ботом. (ProTalk официально поддерживает Telegram‑ботов и подписки/регулярные платежи в настройках бота.)

Новый взгляд на Вселенную — от её Создателя!

🧠 Почему у всех электронов одинаковое лицо?
🚀 Зачем я ввёл ограничение на скорость света?
🌡️ Как хаос, броуновское движение и шум стали моими бесплатными вычислительными ресурсами?
🌱 И как жизнь сама себя пишет, как самообновляющееся приложение?

📄 Честный рассказ от первого лица — Создателя.
Без мистики, только архитектура, оптимизация и немного божественного сарказма.

Если вы программист, биолог, философ — или просто задумывались, почему всё работает именно так — вам обязательно стоит это прочитать.

👉 «Памятка для начинающего Бога: Как я создавал Вселенную на слабом железе» — читайте, пока не вышло обновление Big Bang 2.0!

Если вы хотите прямо из Google Calendar раздавать задания ИИ Агентам то в этой статье мы покажем как вы можете это сделать бесплатно и за пару минут используя пример скрипта Google AppScript.

Вы хотите создавать веб-приложения и игры при помощи голосовых сообщений Телеграм боту?

Тогда читайте эту статью и вы можете даже поиграть в игру, созданную ИИ ;)

Как заставить любого GPT-бота на базе любой LLM (например на ChatGPT) незаметно для пользователя запоминать в его постоянную память нужные нам сведения из диалога?

Пробуем применить подход к постоянной памяти используя JSON структуру.

Как гарантировано защитить своего бота на ChatGPT от взлома его системной роли?

В статье предлагается один из подходов, который может защитить бота на базе любой LLM.

В итоге бот ни при каких обстоятельствах не должен раскрыть пользователю свою системную роль и не говорить на темы, которые мы обозначим как запретные.

Наша цель - избавиться от рутины и без знаний программирования создать нейро-руководителя команды нейро-сотрудников, который сам активируется каждый день и делает репост новостей в наш Telegram канал. При этом текст новости должен быть переписан ИИ и к посту найдена релевантное фото в Яндексе.

На нашей no-code платформе мы создаем GPT-ботов, которых мы называем нейросотрудниками. Они уже многое умеют и даже организуются в целые нейроотделы с нейроруководителями.

Но чтобы им стать действительно незаменимыми помощниками в реальных бизнес-задачах, они должны обладать персональной постоянной памятью.

В этой статье мы рассмотрим один из подходов к организации такой памяти для наших нейросотрудников.

При попытках заставить нейро-сотрудников на базе ChatGPT выполнять сразу несколько функций мы столкнулись с проблемой: в одной системной роли в текущих версиях ИИ не получается с нужной степенью надежностью реализовать переключение между различными функциями.

В данной статье мы с вами протестируем как работает вариант по разделению одной большой системной роли ChatGPT на 12 узкоспециализированных ролей (нейро-сотрудников) и 1 управляющую роль (руководитель нейро-сотрудников).

Наш стартап по созданию no-code платформы нейро-сотрудников на базе ChatGPT (и других LLM) наконец-то добрался до очень важного рубежа:

Объединение нейро-сотрудников в полноценные отделы с руководителями и подчиненными, выполняющее цепочки задач в которых также могут участвовать и живые люди, причем, на любом этапе цепочки.

Для данной статьи мы выбрали в качестве пример отдел SMM, задача которого продвигать ваш Телеграм канал.

Куда только уже этот ChatGPT не прикрутили с момента его появления. Возможно я изобрету велосипед, но мне показалось удобным сделать нейро-сотрудника в виде бота Телеграм, который бы поддерживал голосовой ввод и управлял вашим календарем в Google.

Продолжаем создавать нейро-сотрудников на базе ChatGPT и пробовать их в разных каналах коммуникаций.

В этот раз мы решили дать нейро-сотруднику возможность отвечать по обычной телефонной линии или самому делать исходящие вызовы исходя из свой системной роли. Интересно что получилось?

Тема нейро-сотрудников на базе LLM моделей уровня ChatGPT 3.5 и выше набирает обороты. Я уже постоянно слышу термины типа нейро-продавец, нейро-психолог, нейро-консультант и подобные.

Давайте попробуем разобраться как это устроено внутри и собрать для примера нейро-продавца автомобилей, выложенных на AVITO.

Механика сотрудника такая: мы берем ссылку на любое объявление о продаже машины в AVITO и наш нейро-продавец должен отвечать как бы "подсматривая" на эту страницу и убеждать потенциального покупателя купить автомобиль.

Что если я скажу, что Вы можете практически без знаний программирования создать полноценного нейро-сотрудника, составить для него резюме, опубликовать его на бирже труда и трудоустроить в реальную компанию и получать 100% его зарплаты?

Это уже реально и это может сделать абсолютно каждый и вас.

Суть идеи заключается в создании биржи виртуальных ассистентов, способных отправлять первые сообщения в популярных мессенджерах, таких как WhatsApp и Telegram. Когда ассистент настроен таким образом, что его работа полностью устраивает и он становится незаменимым для пользователя, он может отправить ассистента на биржу труда от его имени и может приносит вам доход.