Youtube TG бот на GO cо всеми «прелестями»

микросервисная идея) мне нравится

Youtube TG бот на GO cо всеми «прелестями»

для того чтобы телеграмм пропускал файлы более 50мг нужен TelegramBotAPIServer https://github.com/tdlib/telegram-bot-api , я его как раз использую и он идет в сборке, никаких танцев с бубном не нужно чтобы им пользоваться, если говорить о коде то единственное отличие с ним и без него

		if apiURL := os.Getenv("TELEGRAM_API_URL"); apiURL != "" {
			bot, _ = tgbotapi.NewBotAPIWithAPIEndpoint(os.Getenv("TELEGRAM_API_TOKEN"), apiURL+"/bot%s/%s")
		} else {
			bot, _ = tgbotapi.NewBotAPI(os.Getenv("TELEGRAM_API_TOKEN"))
		}

по поводу того почему качаю видео а потом достаю от туда аудио – делается это потому что собирается база fileId и складывается и когда в след раз кто-то захочет скачать повторно тот же файл я достану fileId и отдам файл без скачивания самого файла, поэтому при первой загрузке делается сразу полная скачка всего.

Youtube TG бот на GO cо всеми «прелестями»

есть бесплатные, есть платные, в моем случае я их покупаю и для работы достаточно v6 прокси.

Youtube TG бот на GO cо всеми «прелестями»

Ничего не обходил, вся работа происходит в рамках yt-dlp. Единственное, что тут предпринято для "обхода" это http прокси, еще давно я подсчитывал 1-ого прокси хватает примерно на 300 скачиваний, потом просит ввести каптчу это единственное ограничение которое я заметил.

RAG-сервис на Go с Ламой

увидел, исправил.

RAG-сервис на Go с Ламой

в докере все манипуляции с БД реализованы, нужно только собрать контейнер и все готово к работе. Go я не включал в контейнер по причине того что в докере GO под мак не использует GPU из оф. документации

"Ollama handles running the model with GPU acceleration. It provides both a simple CLI as well as a REST API for interacting with your applications.

On the Mac, please run Ollama as a standalone application outside of Docker containers as Docker Desktop does not support GPUs."

RAG-сервис на Go с Ламой

там такая схема, делается запрос в БД,

	retrievedDocs, err := vectorDB.QueryRelevantDocuments(ctx, queryEmbedding, "ollama")

в retrievedDocs релевантные данные из БД и они потом прокидываются в запрос в ИИ как контекст

Persistent-request библиотека для надежных запросов

ранее я не знал про данный паттерн, но вы правы она реализует его по сути.

Persistent-request библиотека для надежных запросов

на счет «кафки», ActiveMQ - я MQ систему не изобретал, как раз эта либа работает на очередях.

И вообще, если у вас запрос «упал», то лучше разбираться почему это произошло, а не долбить в сервер n-раз. - ситуации бывают разные, бывают ситуации когда сеть моргнула в микросервисах или допустим система на другой стороне висит (я отталкиваюсь от реального кейса когда интеграция при интеграции с другой системой на их стороне висела api) в таких ситуациях библиотека помогает, тут так же можно внутри ее обработать и ситуации падения, внутри прописать сценарий логирования и увидеть проблему, не обязательно просто долбить - можно и залогировать и разобраться