Сегодня я рассмотрю основы парсинга на Java, используя как пример Яндекс Карты.
В этой статье мы рассмотрим, что такое HTTP и какие бывают методы запроса, как работать с HttpClient в Java 11+, как отправлять GET и POST-запросы, как обрабатывать HTTP-ответы и извлекать данные, и как всё это можно использовать для парсинга данных с внешнего сервера на примере Яндекс Карт.
Directus — это open‑source платформа для управления данными, которая превращает любую SQL‑базу в headless CMS, предоставляя автоматическую REST и GraphQL API и удобный веб-интерфейс для управления контентом.
Она устанавливается поверх существующей базы данных и не требует её миграции — Directus быстро строит схему, интерфейс и API на лету, позволяя пользователям работать с данными через визуальную Data Studio.
В статье я рассмотрю пример базовой настройки Directus.
Недавно мы выпустили статью «Всё про Qdrant. Обзор векторной базы данных», в которой подробно познакомились с данным сервисом. Сегодня мы рассмотрим векторную БД с практической стороны. В статье будет описана инструкция по разработке no‑code RAG‑приложения на основе n8n с использованием Qdrant и OpenAI.
Обычно, когда речь заходит про автоматизацию с n8n, мы представляем что-то простое: формы, письма, таблички, API-запросы. И все довольно удобно — до тех пор, пока не появляется необходимость работы с видео.
Допустим, нам нужно вырезать кусок ролика, сжать его, сделать превью для большого видео — в общем, обработать видео. И здесь внезапно оказывается, что стандартного функционала в образе n8n для этого не хватает.
В этой статье я покажу, как быстро и без Dockerfile развернуть n8n с ffmpeg, используя готовый образ rxchi1d/n8n-ffmpeg. Также в статье мы рассмотрим несколько рабочих примеров.
Представьте, что вы создаёте умный поиск, который понимает не просто слова, а смысл текста. Или рекомендательную систему, способную угадывать желания пользователя на основе его действий и предпочтений. Для таких задач недостаточно обычных баз данных — нужны инструменты, способные оперировать векторами — числовыми представлениями смысла, визуальных образов или поведения. Здесь и появляется Qdrant.
Помимо написания постов в канал, должна быть обратная связь для предложений улучшения канала или идей для новый постов. Для обратной связи часто используются специальные сервисы, которые помогают поддерживать связь с подписчиками канала. Но не всегда хочется давать сторонним сервисам права администратора в канале.
И сегодня мы попробуем не просто использовать такой сервис, а написать свой, который сможем улучшать под собственные требования и полностью контролировать его работу. В этой статье мы напишем и развернем на удаленном сервере Telegram бота, который обладает обратной связью и помогает выкладывать посты.
Сервис для автоматизации процессов n8n быстро развивается, обновления выходят раз в несколько дней. Часто для использования функционала, связанного с LLM, требуются последние версии. А обновление сервиса не так тривиально.
Мы рассмотрим два способа, один из которых универсальный, а другой позволяет обновить n8n одной кнопкой, но содержит ограничение по способу развёртывания.
Привет! Если вы ищете способ автоматизировать рутину, интегрировать любимые сервисы и работать с ИИ без сложной настройки — вам в особенности подойдёт n8n.
n8n.io — платформа для автоматизации рабочих процессов (workflow automation) с открытым исходным кодом. Платформа. позволяет не зная программирования и, не написав ни одной строчки кода, создавать различные инструменты для вашей работы.
В неё встроено более 400 готовых узлов (nodes) для популярных сервисов и множество AI агентов, поддержка RAG.
Ранее мы уже разбирали эту платформу в нашей предыдущей статье и, прочитав её, вы уже сможете самостоятельно развернуть ТГ чат-бота с ChatGPT.
В этой же статье разберёмся, как всё устроено чуть глубже и ответим на часто задаваемые вопросы в сети.
Сегодня мы поговорим о n8n. Open-source платформе, которая позволяет кардинально сократить трудозатраты на автоматизацию рабочих процессов, связывая различные приложения, сервисы и базы данных без необходимости писать сложный код.
Благодаря гибкости и возможности расширения, n8n подходит как для простых задач, как, автоматическая отправка уведомлений, так и для сложных сценариев с участием ИИ-агентов, API, внешних баз данных и Telegram-ботов.
В статье я рассмотрю как общие концепции, так и приведу примеры конкретных реализаций и настроек. Начнем с базовых понятий.
Не всегда удобно открывать браузер или приложение информации из яндекс метрики. Для удобства я реализовал получение основных метрик в телеграм-боте.
C статье вы найдете cсылку на код проекта и инструкцию по интеграции с Яндекс Метрикой.
Сегодня мы развлечемся и напишем бота в Telegram, который будет делать мемы и стикеры из изображений, используя библиотеку Pillow.
Наш бот будет накладывать текст на фото или трансформировать фото в подобие стикера.
Лично я использую бота, создающего мемы и стикеры, когда надо отправить что-то в чате как реакцию на происходящее с юмором, не тратя время на поиск подходящего мема.
Для целого ряда задач полезно использовать Serverless подход.
В этой статье мы кратко рассмотрим основные решения, их достоинства, и главное, недостатки. А также рассмотрим несколько интересных Open Source решений.
Я не обладаю природной грамотностью, и мне бывает мучительно стыдно за то, что я пишу. Для приведения текстов в минимально читабельный вид я использую специальные сервисы, которые проверяют орфографию и пунктуацию. И сегодня мы попробуем не просто использовать такой сервис, а написать свой. В этой статье мы напишем и задеплоим Telegram бота, который проверяет грамматику.
Бот будет проверять текст на грамматические ошибки, исправлять их и даст рекомендации по грамотному написанию.
Саму проверку грамматики осуществляет GPT-4o, что нам даст возможность легкой корректировки и адаптации решения к реальным кейсам в случае необходимости.
Иногда возникают вопросы, в которых нейросети помогают подумать в правильном направлении, или дают «инсайты». Но спрашивать у каждой сетки одно и то же отдельно может быть долго и неудобно. Сегодня мы напишем бота, который умеет работать сразу с несколькими нейросетями (в дальнейшем вы можете добавить больше моделей, чем будет предоставлено в статье) и получать от них ответы в едином интерфейсе.
Доброго времени суток, уважаемые читатели. В этой статье мы поговорим о том как сделать простейшего бота в Discord на Python с базой данных SQlite3 и задеплоим его с использованием GitOps-подхода за три команды в терминале.
Функционал бота будет следующим:
1. Вывод пинга:
- Бот отвечает на команду /пинг, отправляя обратно сообщение с текущим пингом на запущенном сервере.
2. Выдача роли:
Если Вы когда-нибудь задумывался о том, как создать своё собственное веб-приложение, надеюсь, эта статья окажется вам полезна.
Мы пройдём весь путь — от установки необходимых инструментов и настройки окружения до разработки интерфейса и деплоя приложения на сервере. Каждый этап будет сопровождаться объяснениями и примерами кода, которые вы сможете найти в репозитории на GitHub.
В современном мире веб-разработки API (Application Programming Interface) обеспечивает взаимодействия между различными приложениями и сервисами.
REST API, стали стандартом для создания веб-сервисов благодаря их простоте и гибкости.
Наша сегодняшняя цель - подробно разобраться в процессе создания REST API с использованием Django и Django REST Framework, разбираясь в каждом шаге и его значение. Мы также рассмотрим, почему создание API важно и как это может быть полезно в ваших будущих проектах.
13 мая 2024 года, OpenAI официально представила новую модель Omni.
Преимущества модели в том, что она умеет работать со всем контентом (текстом, звуком и изображениями) и знает 50 языков.
И сегодня мы интегрируем эту модель в небольшого бота на Python.
В этой статье я покажу, как сделать Telegram-бота для онлайн-магазина на Python, который позволяет пользователям просматривать каталог товаров, добавлять их в корзину и оформлять заказы. Мы также рассмотрим, как интегрировать платежи и работать с базой данных для хранения информации о товарах и корзинах пользователей.
Создадим бота, использующего API OpenAI. И так развернем его на сервере, чтобы не настраивать проксирование запросов к API OpenAI (который заблокирован для пользователей из России), и не использовать иностранные VPS.