Я много чем занимался, в том числе в прошлом уроке я рассказывал об отключении через RSS. Я решил сделать два реальных проекта, которые могут быть полезны. Один – это агрегатор всего, что связано с искусственным интеллектом, а второй – агрегатор по политике. Последний, хоть и был интересен и востребован, занял слишком много времени, поэтому я его закрыл.
Дело не в политике и не в искусственном интеллекте, а в тех проблемах, с которыми можно столкнуться. Саму по себе ленту я быстро наладил, я вам показывал и даже запустил в качестве эксперимента в закрытом канале. Но самым интересным оказалось другое: я стал брать два источника — каналы в Telegram и определенные аккаунты в Twitter. Это был очень интересный опыт, и он продолжается, потому что до этого, когда я читал просто Telegram-каналы, на которые был подписан (и до сих пор подписан), и тем более, когда я смотрю Twitter, я не задумывался о том, как высока там доля мусора, то есть нерелевантной, абсолютно ненужной информации. И сколько времени уходит на прочтение того, что абсолютно нерелевантно. Это был очень интересный опыт, и сейчас я полностью пересматриваю источники информации.
Любопытный момент, что в конечном итоге и проблема, с которой вы столкнетесь, неизбежна, если будете делать подобные модели (а вы их будете делать на каком-то этапе, потому что захотите сэкономить время на новостях, профессиональных, каких угодно). Проблема заключается в том, что, во-первых, очень много форматов всяких этих твитов, и далеко не все из них релевантны. То есть, очень много времени ушло не на все эти подсоединения, а на фильтрацию, и это еще не законченная работа.
В конечном итоге я начал искать более качественные источники информации. Вчера запустил в DeepResearch большое исследование по источникам информации об искусственном интеллекте – такие более-менее релевантные СМИ, у которых есть доступ к RSS и нет paywall. Paywall – это тоже проблема, с которой я столкнулся, потому что иногда бывают интересные твиты, иногда интересная информация, но люди дают ссылку на какой-то Wall Street Journal или что-нибудь в этом роде, и когда туда заходишь, там, соответственно, paywall, надо платить. У меня нет желания за это платить. И здесь возникает проблема, потому что когда пытаешься добыть оттуда информацию, то её не получается добыть.
Вторая проблема, с которой я столкнулся, которая тоже не была очевидна: когда мы хотим прочитать с помощью Make какой-то сайт, какую-то информацию, оказалось, что существенная часть именно крупных сайтов имеет защиту от ботов. К примеру, если вы в ChatGPT введете какой-то URL, он без проблем это прочитает. Почему? Потому что, как я получил от него разъяснение, он имитирует человека по своим поведенческим моментам, то есть там много факторов. Make же воспринимается как обычный бот, и существенная часть сайтов его просто отсекает. То есть, если вы вставляете модуль, он просто выдает ошибку. С другой стороны, когда вы вызываете того же агента, точнее, искусственный интеллект в ChatGPT напрямую через completion, он просто не может получить туда доступ. Это интересный момент: когда вы в режиме диалога, он может получить доступ, когда вы в режиме вызова через API, он доступ получить не может. Буду с этим разбираться, но, по крайней мере, с практической точки зрения это привело к тому, что я в исследовании попросил дать мне список ресурсов, у которых точно есть RSS и нет paywall. Максимум есть авторизация, потому что авторизация не проблема: в Make есть модуль, который может авторизоваться. То есть, вы там заранее вводите пароль, логин от этого ресурса, потому что есть новостные ресурсы, которые не предоставляют доступ, если вы хотя бы не зарегистрировались. То есть, они не требуют обязательной оплаты, но требуют регистрацию. Это очень интересный кейс.
Плюс, с анализом много чего интересного – это собственно, постепенно мы подходим к самому главному, потому что, если помните, у нас базовая структура всех этих проектов: есть ввод, вывод и все, что между ними. И прежде чем переходить к анализу, там приходится делать много всевозможных фильтраций.
Это был один интересный кейс. Второй был интересный кейс, когда я пытался решить проблему, которую вроде бы все решают. И можно найти много этого добра в интернете, когда делают автоматический постинг в Instagram или куда-либо, где нужны картинки. То есть, вроде все просто получается, когда у вас есть какой-то текст, вы создаете с помощью промта какую-то картиночку в автоматическом режиме (это в Make делается без проблем), и потом все это постите в Instagram. С технической точки зрения это все совершенно элементарно, мы тоже это рассматривали в одном из предыдущих уроков. Там несложно подключиться к Instagram, ну, собственно, куда угодно, и постить картинки. То же самое в Telegram можно.
Но задача, которую я решил, она немножко иная. Сначала я расскажу, как большинство людей делают, когда создают новостные каналы. Они берут, подключаются к какому-то источнику новостей (такому более-менее “кошерному”) и направляют эту статью в искусственный интеллект. Он может сделать достаточно качественный перевод, потом, как правило, они делают рерайт (имеется в виду искусственный интеллект), то есть, у вас два этапа: первый – перевод, второй – рерайт. И потом засовывают все это дело в канал, плюс они, как правило, берут оригинальную картинку из канала.
У меня же задача была другая, поскольку у меня довольно много текстов, и у меня на повестке стоит давняя задача: как автоматизировать ручной постинг. То есть, грубо говоря, чтобы у меня агент залезал в мою базу текста, выбирал какой-то рандомный текст в соответствии с какими-то правилами, и, соответственно, постил все, что касается Telegram, все, что касается Facebook (там, где текстовые форматы вообще не проблема). А вот с Instagram там проблема, потому что нужна обязательно картинка. И, соответственно, задача, которую я себе ставил, как из рандомного текста сгенерировать картинку.
Представляете, у вас текст может быть абсолютно любой, будь то эссе или юмористический текст, неважно, и он не является промптом для картинки. Это просто текст, предназначенный для чтения человеком, и мы должны получить картинку, потому что иначе вы не сможете сделать постинг в Instagram, нужна какая-то картинка. При этом Instagram сама по себе очень интересная платформа. У меня были разные периоды, когда я достаточно долго был подписан, смотрел, что, чего, как там народ развивается. У меня вечно с этим проблема, именно потому что надо все время какие-то картинки делать, а мне на это время жалко.
В конечном итоге, через какое-то время вы начинаете понимать, что, допустим, для новостей у вас там один источник, это может быть Twitter или еще что-то, или какие-то новости. Тоже с новостями очень серьезная проблема оказалась, потому что технологические новости они еще более-менее “кошерные”, то есть, они политически мало ангажированы. А, допустим, если вас интересуют политические новости, это “мама не горюй” – 95% новостей (и в Штатах, и не только в Штатах, по всему миру) это абсолютно левые, и они – ну, просто сплошная ложь. Поэтому получается так, что, допустим, для политических новостей у вас один источник информации, которому более или менее можно доверять, а для технических новостей – другие источники информации. Много таких интересных нюансов.
На каком-то этапе для меня лично Instagram стал таким редким местом отдыха, потому что я в основном подписан на какие-то красивые картинки, красивые пейзажи, ну, всяких художников и так далее. Иногда, когда бывает потребность, я туда окунаюсь, просто смотрю какие-то картинки, фотографии, иногда интересные, из каких-то стран, ну, просто иногда интересные фотографии. То есть, с этой точки зрения, и я обратил внимание, что практически не только там, практически везде эстетическая составляющая фото или вообще какое-то изображение является ключевой для того, чтобы привлечь ваше внимание. Соответственно, невозможно просто дать какой-то промпт, чтобы он сделал какую-то картинку, которая уходит в Instagram.
В общем, я начал с этим экспериментировать, и сейчас я вам покажу эволюцию этих экспериментов, потому что неизбежно вы тоже с этим столкнетесь. А вы пока вопросы задавайте, пока я буду искать, сейчас это быстро. Там оказалась нетривиальная задача сама по себе, но я постепенно подошел к общему подходу, как ее решать, просто это требует дикого количества времени. Эти эксперименты требуют дикого количества времени. Так, вам эта тема-то в целом интересна? Поставьте единички, или вы хотите там вопросы, все так, без воды. Ага, замечательно, замечательно.
Это вот эволюция моих экспериментов с этими картинками, потому что я сделал, сейчас я вам покажу сам по себе этот сценарий. И там такой трюк интересный возник, не трюк, а, ну, интересная история, на которую я практически случайно наткнулся. Прикол всех этих поисков в том, что есть какие-то важные нюансы, которые вы просто нигде не найдете, пока сами не упретесь. Я потом дам комментарии по поводу вот этого сценария. Я, когда его до какого-то внятного состояния доведу, естественно, я им поделюсь.
Так вот, еще раз, как работал этот сценарий: он на вход получал рандомный текст, абсолютно рандомный текст, а на выходе он должен был родить какую-то картинку, которая типа релевантна этому тексту, ну, примерно, да. И там целая история была. Так, вот, смотрите, вот это была первая картинка, которую он мне создал. Сейчас я вам покажу, вот такая картинка. Что вы о ней можете сказать? Точнее так, если она нравится, поставьте плюсик, если не нравится, если это убожество, поставьте минусики, чтобы мне проверить, насколько у нас хотя бы совпадает эстетическое чувство. Видна вам картинка? Что-то все затихли, ну, наконец, ну, в общем, понятно, что это полное убожество. То есть, работать с этим было нельзя.
Я начал разбираться. «Больше нравится, чем нет». Но она странная. «Не зашло» – не то слово, ребятки, это уродство, это уродство. Поверьте человеку, который имеет художественное образование, я даже когда-то был лауреатом Буденха. Мое эстетическое чувство просто травмируется от этих картинок. Потом вот дальше пошла эволюция, как вам это? Поставьте тоже плюсик, если понравилось, минусик, если не понравилось. Ну, ясное дело, уродство, да? Так, пойдем дальше, ну, и так далее, то есть это вот все таким вот образом выглядело. Я их постил успешно в Instagram и тут же удалял, ну, потому что это стыдоба. Такое показывать людям — это себя не уважать, тем более, это не просто не уважать, а презирать людей.
И так далее, вот, при том, что я пытался понять, почему так происходит. Мне пришлось разбить этот процесс на этапы, вот здесь вот, да. То есть, ну, опять же, я сейчас не буду вдаваться в детали, потому что это еще сырая история, я к другому подойду. И оказалась совершенно нетривиальной задачей, почему? Потому что у вас на входе может быть текст абсолютно абстрактный, но на вход генератора изображения вы должны подавать конкретный промпт, как вы понимаете, да? Соответственно, надо было сконвертировать абстрактный текст в графический промпт. Мне пришлось построить там отдельно промежуточный шаг, который вытаскивает ассоциации, вытаскивает метафоры, потом под эти метафоры находит какие-то образы и потом создает промпт. Бился, бился, бился, я делал много вариантов промптов, все время он мне показывал это уродство. То есть, каждая вот эта картинка – это какая-то очередная версия промпта.
Еще я хотел сделать выходные картинки в стиле Мёбиуса. Поставьте, пожалуйста, единички, кто знает, кто такой Мёбиус? Ну, и, соответственно, двоечки, кто не знает, я просто тогда краткую справку дам. Окей, хорошо. Мёбиус – это супер-мега один из самых известных художников, вот он. Он рисовал комиксы, но у него абсолютно оригинальный стиль, который, по-моему, своровали все, кто в свое время занимался иллюстрацией книг и так далее. У него огромная статья, он уже покойный, у него очень много проектов. Я вам сейчас покажу картинки, с большой вероятностью многие из вас видели, если, может быть, не сами эти картинки (потому что у него много комиксов), но, по крайней мере, этот стиль в той или иной степени наверняка многие из вас встречали.
Он отличный рисовальщик, он разработал стиль, который, с одной стороны, очень детализированный, но без лишних деталей, абсолютно оригинальный, абсолютно узнаваемый. Он сотрудничал с огромным количеством известных авторов, ну, фактически, он один из таких культовых. Если вы наберете где-то «Мёбиус», там много найдете всяких таких моментов. Причем это все он делал руками, просто чудовищная работоспособность, огромный труд, сколько он создал. У него огромное наследие, причем все великие на него опирались. У него есть фотки с Хаями Адзаки, с кучей-кучей-кучей, там все великие режиссеры. Этот человек в визуальной культуре, ну, практически культовый, для тех, кто не знал его.
Соответственно, я его обожаю, купил его много комиксов, ну, потому что это произведение искусства, плюс там автор Александр Жодаровский, тоже очень интересный автор. «Инкл», может быть, кто-нибудь читал из вас? Поставьте единичку, кто читал, кто не читал, двоечку. У Жодаровского с Мёбиусом есть такой огромный цикл «Инкл». Ну, так вот, я, в общем, хотел сделать именно в этом стиле, то есть, не просто абы какую-то картинку, а, соответственно, в этом стиле. И вот здесь уже чуть-чуть были попытки внедрить, но все равно с содержательной точки зрения это совершенно негодная история. Так, сейчас я посмотрю. Да, здесь еще нет, здесь уже у нас попытки были, но видите, вот какие-то такие страшные вещи совершенно. А это вообще ужас. То есть, я когда попытался сделать, чтобы он какие-то нормальные вещи делал, еще плюс в стиле Мёбиуса, он, видимо, совсем запутался. Потом я начал референсы ему давать.
Так вот, где собака порылась, к моему удивлению? Опять же, это, естественно, я это все делал в консультациях с ChatGPT, потому что, ну, были вопросы, на которые у меня не было ответов, я ему задавал много чего, разъяснял интересного, и оказались удивительные вещи. Я вам сейчас это покажу, потому что вот это оказался важный момент. Вот смотрите, когда мы делаем с вами вот такого рода автоматизации, то есть здесь вот эти все этапы – это как раз то, что делает попытку преобразовать рандомный текст в какой-то промпт. А вот этот, собственно, этап – это тот, который производит генерацию изображений. Это стандартный модуль в Make. Я сейчас покажу, как он выглядит, если кто не в курсе. Поставим сюда роутер. Вот. И вот здесь мы поставим… Вот когда вы здесь листаете, у вас здесь есть специфический вот, видите, generate an image – создание изображений.
И, соответственно, когда я это все делал, я по умолчанию ставил DALL-E 3, потому что она самая продвинутая модель, и так далее, и так далее. И вдруг в процессе всех этих диалогов оказалось, что самая продвинутая, последняя, не DALL-E 3, а вот это GPT Image 1. Там большая была дискуссия, и пока у меня была DALL-E 3, получалась, собственно, на выходе вот эта дичь. Я никак не мог понять, почему, потому что когда я в диалоге у ChatGPT просил генерировать картинку, ну, более или менее иногда он нормальные картинки генерировал. Естественно, это не Midjourney, но тем не менее, если делать очень качественный промпт, то он достаточно неплохие картинки делает. Когда я тот же самый промпт давал через API вот этому DALL-E 3, получался вот этот кошмар на улице Вязов. И, соответственно, в процессе дискуссии обнаружился вот этот маленький нюанс, что оказывается вот эти совершенно разные модели. И когда эта модель стала использоваться, дела пошли на лад. Ну, по крайней мере, я почувствовал, что есть движение, возникло понимание, куда дальше двигаться.
И сейчас я вам покажу картиночки, которые здесь. Там есть три уровня качества. Сначала я попробовал маленькое качество. Это еще очень слабенько. Видите, тут проблемы с руками. Опять же, это была попытка сделать в стиле Мёбиуса, я напоминаю. Вот среднее качество. То есть, уже чуть-чуть получше. Потом я опять поставил уже более высокое качество. Но без мелочей, по крайней мере, тут с машиной все в порядке и так далее. Потом я опять начал с промптом работать. Здесь уже получше, но анимешный стиль. Я долго с этим разбирался. Потом я вспомнил, что я по умолчанию ставил анимешный стиль при генерации картинок. Мне пришлось это отменить. Хотя я это вспомнил, потому что это не имело отношения, оказывается, к Make, к API. Это имело отношение к моим настройкам моего ChatGPT. Когда я убрал те настройки, получилась следующая вот такая версия. Получилась фотография. Ну, по крайней мере, нормальная фотография. То есть, я понял, что он может, оказывается, такие вещи делать. Но, опять же, меня это не устраивало, потому что я хотел все-таки в стиле Мёбиуса. Я еще не добился идеального результата, но, по крайней мере, начал с этим экспериментировать.
Это еще не в стиле Мёбиуса, потому что он имеет тенденцию упрощать. Потому что, если посмотреть на Мёбиуса, у него, на самом деле, очень редкий баланс детализации и упрощения. То есть, что важно, он делает очень детально, но то, что не важно, допустим, по цветам он упрощает, он делает достаточно просто. То есть, если вы посмотрите, достаточно детальная картинка. Он, кстати, огромное значение уделял технике, зданиям и так далее. Это его характерный стиль. Видите, здесь достаточно подробно изложен, нарисован механизм. Высокое качество проработки. И, соответственно, ChatGPT эти вещи не понимает. Он не понимает, что такое красиво, некрасиво и так далее. То есть, слова он правильные говорит, но, по факту, результата нет. Но, тем не менее, я начинал дальше с этим экспериментировать. Здесь, видите, не намного было улучшение. Здесь было чуть получше. Он ухватил определенную вещь, но эта картинка была получена не на основе синтезированного промпта, а здесь я попытался сделать промежуточную задачу. Я брал картинку-референс, то есть, это была реальная фотка автомобиля, для того, чтобы он ее сконвертировал в некий такой Мёбиус-подобный стиль. Плюс, как видите, здесь черно-белый вариант, то есть попроще. По крайней мере, с этим он справлялся. Правда, с цветными пока не очень справляется. Это, по-моему, фотка самого Мёбиуса. Вот здесь я дал на вход референс-фотку, он не справился. То есть, он опять загрубил сильно. Здесь тоже загрубил довольно сильно. Опять же, этот референс был взят из Midjourney. Он сам по себе такой прикольный, но он переусердствовал с этой штриховкой. То есть, каждый раз меня что-то не удовлетворяло.
Вот это уже как раз была снова попытка сделать картинку на базе рандомного текста. Причем, текст такой достаточно небольшой. Ну, там про смертельные ловушки, про то, что Юпитеру не позволено быку, и так далее, и так далее. Поэтому, если внимательно посмотрите, одна из его проблем в том, что он прямо пытается… То есть, он не понимает ассоциации, метафоры и существа, как мы это делаем, как мы, люди. Он ищет объекты. То есть, там был про быка, он изобразил быка. Там было про Юпитера. Вот вы видите Юпитера. Вот так вот он, видимо, сделал метафору смертельной ловушки. Но это хоть что-то. Это хоть что-то. По крайней мере, это шаг вперед по сравнению с какими-то вот такими вещами. Понимаете? Потому что это вообще никуда не годно.
Но я дальше продолжал эти эксперименты. Вот здесь тоже вариант. Сейчас я покажу. Чуть получше я начал экспериментировать с преобразованиями разными. То есть, я сначала создавал метафоры, потом я формировал из них скетч, потом на базе скетча, и так далее. Так себе, честно говоря, не очень мне это понравилось. Вот такой вариант. Тоже так себе, с моей точки зрения, довольно слабый. И так далее. Один и тот же текст. Я еще не закончил, потому что это все требовало достаточно много времени, в силу того, что надо было понять, что там не так, сделать, внести изменения в сценарий, изменения в промпты, куча там всего, для того, чтобы получать картинки. То есть, на самом деле, я быстро рассказал, но вот эти файлы где-то, с учетом всех движений, часов пять потребовали, просто чтобы немножко понимать.
Но в конечном итоге у меня возникло понимание, что здесь фокус в том, какие здесь промпты, какие аналитические здесь последовательности выстраивать. Ну, плюс еще там несколько промежуточных идей возникло. Я, когда реализую то, что мне нравится, я с вами, естественно, поделюсь. Но сам по себе эксперимент был интересный, во-первых. Во-вторых, самым главным открытием было в том, что если мы хотим что-то рисовать прикольное, то надо использовать вот этот GPT Image 1. Здесь, видите, можно несколько размеров. Но я для скорости брал самый маленький. И надо, конечно, ставить вот это high-res quality с background. Ну, можно, в принципе, пустой ставить, здесь никакой проблемы нет. Но, естественно, на выходе одна картинка была. Хотя, возможно, я потом сделаю побольше, чтобы можно было экспериментировать.
Модерация тоже такая интересная история. Подразумевается, что он делает модерацию, то есть, если он видит или он так считает, что что-то вы там хотите, так сказать, не соответствующее его внутренней политике, он вам отказывает. Если он думает, что там какая-нибудь голая женщина, или что-то там с целью насилия и так далее. Там несколько раз он мне это все отбраковывал, он говорит, типа, вот это все там не с вашими политиками. Причем бывало так, что один и тот же промпт по-разному засовываешь, он, в принципе, с ним работает. Это просто я вот хотел поделиться. То, что много времени вот сейчас забирает, чтобы разобраться. То есть, у нас уже постепенно, видите, мы уже ушли от задач подключения, то есть, это первые барьеры. Мы постепенно уже приходим к задачам синтеза, обработки. То, собственно, ради чего мы тут все, по большому счету, и собрались.
Так, хорошо. Это я просто хотел с вами поделиться. Какие есть вопросы, которые бы вы хотели обсудить? Самая сложная часть, да? Вопросы надо задавать. Видите, я когда напоминание посылал, там была настройка, которая автоматически напоминание шлет. Она у меня была настроена, по-моему, на 7 недель. И она вырубилась, поэтому последнее не посылала. Я снова настроил еще дополнительно 10 недель, она будет присылаться. Ну так вопросы-то есть какие-нибудь или нет? Меня пока этот вопрос интересует.
Так, хорошо. Если вопросов нет, хочет кто-нибудь поделиться тем, что он делает, какие трудности встречает или просто своими проектами? Ну, чтобы у нас не было с вами монолога шоу. Нет, мне в принципе нормально, но все-таки хочется какие-то вопросы получить. О, наконец кто-то поднял руку. Сейчас, секунду.
Так, Алина. Да, доброе утро. Доброе утро. У нас утро, у нас вечер. Да, ну я как бы хочу поделиться, все получается. Единственное, ну два часа смотреть долго. Я вот сегодня целый день сидела, слава богу, время есть. А у меня вопрос, вы когда все успеваете? Мне просто вообще не хватает времени. А как вы распределяете время свое? А я только этим занимаюсь. Только этим занимаетесь? Да. Понятно, потому что, ну, конечно, очень сложно.
Да, это проблема, потому что очень много времени уходит на эксперименты. Собственно, поэтому одна из ценностей этого курса, когда я все-таки вам экономлю это время. То есть, каждый раз получается одна и та же история. Когда вы в конечном итоге делаете что-то работающее, в общем, ну, ничего там особо сложного нет, не бином Ньютона, но поскольку есть много-много мелких мелочей, которые нигде не документированы, приходится очень много попыток. Это знаете, как вам сказать, это, если вы задаете правильный вопрос, вы тут же получаете ответ. Но проблема заключается в том, чтобы найти правильный вопрос. Понимаете? Вот это та же вещь происходит. То есть, очень много времени уходит, происходит параллельное обучение, не в смысле каким-то принципам, а в смысле, что есть бесконечное количество нюансов, которые нигде не документированы. Точнее так, они документированы, но вы об этом не знаете, никто об этом не знает. С этим надо разбираться, надо экспериментировать. Вы, естественно, спрашиваете вопрос у ChatGPT, в определенных ситуациях он врет и не краснеет, соответственно, надо все тестировать. Это просто требует времени. Но сейчас у меня почти все время уходит вот на этот проект. То есть вот этот курс, да, я в процессе него же создаю вот этих агентов, причем более-менее полезных. Поэтому это требует много времени. Соответственно, у вас есть возможность просто брать то, что я вам уже квинтэссенцию рассказываю. Причем я стараюсь рассказывать какие-то нюансы, именно какие-то грабли, на которые я напоролся. Потому что иногда бывает такая ситуация, когда какая-то мелочь, что-то не выходит, не получается, не понимаешь что.
Вчера, допустим, у меня там полтора часа ушло на то, что я подсоединил форму. У меня там одна идея возникла. Я сделал форму на сайте и подсоединил ее с Make’ом. То есть простейшая операция, да. И все нормально подключилось. И вдруг я вижу, что он не получает оттуда данные. Несколько данных получил, потом не получает. Я не понимаю, что происходит. Убил на это тучу времени. Потом оказалось, что надо было обновить кэши на сайте, понимаете. И каждый раз у вас нет ответа. У вас случайно приходит эта идея, вы тут же проверяете и вдруг она срабатывает. То есть это все состоит из большого количества элементов. Но таким образом у нас нарастает опыт. И поэтому какие-то вещи вы уже начинаете делать быстрее. Но это основной сейчас. Да, это однозначно. Потому что уже, ну, когда заходишь на урок, ты уже не смотришь на все, как баран на новые ворота. Тебе уже по большому счету там многое понятно.
А скажите, пожалуйста, еще я видела, что у вас есть подписка на Telegram-канал платный. И вот я где-то ее встретила и больше не нашла. Я подписался. Сейчас я скажу, где этот канал. Сейчас, одна секунда. Да, то есть я хотела как бы там зайти, где вы анонсируете, что вы там… Сейчас, сейчас, сейчас. Одна секунда. Честно говоря, я подписался, потому что он там говорит, я там делюсь этими принтами. Я подписался, чтобы скачать все принты, которые я скачал, купил и вам там выложил. Но сам канал довольно слабый оказался. Почему? Потому что он сфокусирован только на Make. Тоже не так часто, но я понимаю этого парня. Но там такой уровень, там, знаете, вот проблемы с SEO, проблемы вот там для тех, кто торгует на, как там, в России, на Авито. Ну, то есть мало интересный. Но я сейчас пришлю, по-моему, сейчас, одна секунда, я найду ссылочку на него. Вот. Но я уже буду отписываться, потому что он 72 доллара, с моей точки зрения, в месяц. С моей точки зрения, не очень релевантен. По-моему, вот так вот. Сейчас я вам брошу. То есть, собственно, я заплатил один раз денежки именно для того, чтобы по-честному скачать промпты. Вот. И вы их видели, они есть в курсе. Ну, промпты так себе, честно говоря.
В принципе, очень много промптов на NH8, но когда я начал с этим разбираться, я обратил внимание, что, ну, наверное, 99 процентов того, что выкладывают публично в этом, на YouTube и так далее, это какие-то примитивные, совершенно очевидные вещи, там, с простыми подключениями. И они делают… Да, да, 100 процентов. Да, потому что, допустим, там громкие названия идут, типа, «Как написать книгу с помощью искусственного интеллекта?» Ну, они просто соединили несколько сервисов, но то, что там на выходе книгой назвать нельзя, учитывая, что я там работаю с нормальным издателем, там, уже 10 лет, с Эксмо, я просто знаю их кухню, и у меня вот эти все, как книжка с помощью искусственного интеллекта, это вызывает гомерический хохот. Я просто не знаю, как мыслят издатели, как там, ну, проходит процесс принятия решений, издавать, не издавать, какие-то нюансы с договорами, это все просто для лохов полностью. Вот опять же, все делают упор на чисто соединение, но ведь нас же интересует качественный результат на выходе, правильно? А не просто соединение, да? Соединение – это такой, как бы, ну, вот эти коннекшены, это такой первый барьер. Он хороший, психологически значимый барьер, понимаете, да? Потому что вы начинаете что-то делать, у вас что-то не получается, и это заставляет вас искать, что в целом развивает нужное качество характера, в каком бы возрасте даже это не понадобилось. Но потом мы приходим к нюансам, без мелочей, потому что все мы соединили, а на выходе идет не то.
Вот я сейчас запустил этот проект с лентой по искусственному интеллекту, очень интересно оказалось, потому что подсоединить там через RSS, через все, это оказалось один процент сложности. Но когда вы начинаете вникать, что он вам генерирует, вы начинаете понимать, что вы должны создать сложный, как бы, достаточно механизм аналитический, фильтрации, суммаризации, комментирования, ну, понимаете, да, такая вот более сложная задача. Это вы имеете в виду агрегатор всех Telegram-каналов, вы говорите сейчас, да? Да, но там не только Telegram, потому что с Telegram-каналами попроще оказалось, а вот когда я Twitter подключил, там гораздо сложнее оказалось, ну, потому что Telegram-каналы, люди ведут каналы, они уже как-то пытаются, ну, как-то оформлять свои посты, а в Twitter там просто вот лента голая идет. Дело в том, что вся значимая информация в Telegram-каналах по искусственному интеллекту, имеете в виду, она добывается из Twitter, как правило, либо из каких-то новостных ресурсов, которые на эту тему пишут, вот, и в этом смысле есть плюс. А в Twitter плюс в том, что там очень много есть людей, которые непосредственно в этой индустрии работают, то есть они не всегда, они не занимаются новостями, но они делают какие-то очень крутые комментарии, ну, понимаете, да, это все равно, что вы просто попадаете в какую-то тусовку профессионалов, вы просто слышите, что они говорят, и у вас мозги вскипают, да?
Но с другой стороны, это такой тавтологически неформатный формат. Поэтому получается нетривиальная задача. Но как раз вот эта нетривиальная задача и является идеальной с точки зрения обучения. То есть вы сами прокачиваете, вы прокачиваете систему. Все, что ближе к реальной жизни, а где не просто соединение, это и дает ценность, это очень круто. Потому что если мы встречаем какую-то тривиальную задачу, которую все могут сделать, ну, как в видео на YouTube, то вы никогда на этой задаче денег не заработаете, ну, потому что это элементарно.
Да, это элементарно, но когда вы глубоко-глубоко проникли… Поэтому, знаете, я давно уже прошёл тот комплекс, когда мне люди пишут, типа, «Зачем идти на платные какие-то курсы, когда там навалом видео на YouTube?». То есть, я уже давно не комплексую, я говорю, ну, идите вперёд на YouTube. Да. Потому что на самом деле чудовищное время, и я понимаю, что для большинства из вас трудность в том, что вы где-то работаете, у вас какие-то свои проекты, своя жизнь, и у вас мало времени, чтобы этим заниматься. Поэтому я стараюсь почти всё своё время тратить на это, чтобы вам это время экономить. То есть, у меня получается сейчас вот один урок, иногда 3-4 дня уходит разбираться, чтобы это даже в 2 часа засунуть. Да, согласна. Ну, потому что ничего не получается, и это практически везде. Я ещё сунулся в n8n, этот сервис, очень прикольный сервис, там гораздо больше возможностей, но он потруднее. Поэтому я сначала отлаживаю сейчас вот это всё на Make, хотя мы неизбежно туда тоже подойдём, и там будет ещё труднее. Потом, естественно, будем разбираться с кодом, там свои есть плюсы, свои минусы. Но это всё, конечно, очень живо, бодро, очень интересно. То есть, с одной стороны, очень много попыток, очень много времени жрёт всё это дело, с другой стороны, безумно интересно, особенно, когда получается.
Да, ну, получается, у меня, я ForLog подключила, и, как бы, отлично он, ну, к ForLog я через API подключилась, и он постит новости в Telegram, ну, тоже в тестовом режиме. Очень важный момент, потому что когда я начал с этой лентой разбираться, я просто вдруг осознал, какое количество мусорной информации я потребляю, просто потому что хочется найти что-то ценное, но приходится 99% мусора смотреть и времени тратить для того, чтобы найти что-то ценное. То есть, допустим, у меня был период, когда я был подписан на много социальных сетей, потом я всё даже с мобильного удалил, ну, потому что это просто нереально, конечно, время отжирало, два, там, иногда три часа в день, просто чтобы что-то понять, какие-то моменты. А вот эта агрегация позволяет выделить то, что нужно, то, что релевантно. Это очень круто, потому что, допустим, вот я канал Серёжи Цыпкина читаю, но он посвящён конкретно видеопродакшену, скажем, искусственному интеллекту, то есть, конкретно видеопроизводству, в компьютерной графике. Но там для меня ценного 10%. Остальное время там какие-то… Да, там Стёпа Гершуня тоже хорошо пишет, тоже каких-то ценных вещей мало. Там несколько каналов, вот, которые я подключил, которые я начал читать, ну, в смысле, по искусственному интеллекту. Я много, допустим, много очень сначала читал, потом отписался, то есть, в принципе, пять-шесть нашёл.
Но когда я начал делать вот эту ленту, я начал это читать глазами тех, для кого эту ленту делают. Это очень такой интересный опыт оказался, потому что я вдруг понял, сколько там полного говна, извините, понимаете, то есть, я как бы совершенно по-другому это осознал. И я сейчас начинаю этот агрегат развивать. То есть, это польза для людей, польза для меня, причём польза для меня, потому что я учусь на этом интенсивно, да, в глубину лезу. И польза в том плане, что я реально начинаю агрегировать только важную, ценную для меня информацию. И моё подозрение в том, что через какое-то время все будут потреблять новости через такого рода агрегаторы.
Плюс немаловажный момент, просто вам всем такой намёк, да. Я, при том, что это абсолютно сырая история, то есть, это ещё не продукт ни в коем случае, да, это такой абсолютно тест такой голый, совершенно наглый, я тут же начал монетизировать ради… Ну, да, 2 доллара, да, мы тоже подключаемся к ним. Да, и народ стал заходить. И у меня нет иллюзии там, но тем не менее, я понимаю, что даже в такой фигне есть коммерческий потенциал. Почему? Там дело не в том, какие вы деньги на этом зарабатываете на первом этапе. Да, скорее всего, я буду делать следующую версию уже по-другому, я буду снижать цену. А дело в том, что когда вы хотите сделать качественный результат, у вас много этапов обработки будет. И на каждом этапе вы будете делать вызов искусственного интеллекта, ну, там какого-то, там, OpenAI, или какого-то там, Google, неважно, да, и там вы всё время тратите токены. Потому что я сейчас вам покажу, я специально делаю такой учёт.
Так, сейчас я покажу вам. Вот лента идёт, да, вот я источник указываю, и я в конце, это она из Telegram, а вот это идёт из Twitter. Вот видите, твит здесь. Я в конце, видите, делаю учёт, потому что там две точки стоят, подключение искусственного интеллекта, перевод, и, собственно, коммент и так далее. Да, но этих точек будет больше, скорее всего. Соответственно, там есть некие прямые затраты. Эти токены, они пока очень маленькие, но на каком-то этапе я понимаю, что будет какую-то маленькую копеечку с людей собирать, даже, скорее всего, гораздо меньше, чем сейчас, ну, потому что это я уже подключил к существующему чату, вот, там совершенно другая задача, будет совершенно отдельный проект, но это нужно для того, чтобы окупать трафик.
Я думаю, что этот проект можно преобразовать в продукт, потому что там я вижу миллион вариантов. Я понимаю, что вот эта проблема, что вы, чтобы получать релевантную информацию, должны потреблять 95% мусора, она есть у всех. Но новости повторяются одни и те же. Это отдельная вообще история, да, как только возникает новость там какая-то про искусственный интеллект, то все репостят, ну, это как бы там смешная история. Опять же, у меня нет там цели делать из этого глобальный продукт, там, глобальную модель прибыли, но когда делаешь, даже просто пытаешься сделать реальный продукт для людей, да, то это очень сильно развивает тебя, создаёт некую инфраструктуру, которую потом можно уже как бы делать. Там миллион вариантов, я вижу, миллион вариантов для развития, потому что там возникает роль редактора, аналитика, плюс там отдельная история, когда очень много ссылок подгружается, по крайней мере, открытых, и тоже интересно их читать с помощью искусственного интеллекта, он не всегда это грамотно читает, то есть там целая-целая история там возникает. То есть можно сделать очень качественную историю.
Плюс отдельная есть проблема, я не знаю, там, ну, в других странах, может быть, не очень актуально, хотя актуально, но в США это суперактуально, это факт-чекинг. Столько лжи идёт в интернете, и средств массовой информации, что всегда хочется делать какой-то факт-чекинг. И буквально ещё там год назад у меня эта идея возникала, я не понимал, как к этому подступиться, то сейчас я понимаю, что можно и эту историю делать, ну, до известной степени факт-чекинг делать. То, что уже пытаются делать Anthropic. Соответственно, Anthropic можно вызывать в какие-то ситуации, у меня тоже есть вызовы через API. То есть это вот такие проекты очень крутые. Спасибо. Спасибо вам. Так, спасибо вам. У кого-то возникли ещё какие-то вопросы или желания чем-то поделиться, поговорить? Если нет, тогда давайте, ну, поднимайте руку, давайте я там 10 секунд даю на это, потому что если есть вопросы, вы уже это сделаете. Если нет, тогда, о, у кого-то есть, отлично. Не надо стесняться, во-первых, нас мало, во-вторых, ты видишь, только очень узкий круг людей.
Елена, вы в эфире, вы готовы говорить или вы случайно поднимаетесь? Я слышна. Да, отлично, вас слышно. Скажите, пожалуйста, может, я забегаю вперёд, но вот такой вопрос. Будем ли мы делать и агентов для написания документации? Ну, вот, например, такая задача: есть какие-то данные, драфтовая документация от заказчика, да, ставим её на вход, и потом обработка искусственными интеллектами, есть шаблон, к примеру, технического задания, всё это в Google Docs. Вот, мы что-то будем делать подобное, то есть, написать с помощью вот искусственного интеллекта техническое задание на основе драфтовой документации? Но техническое задание — это ещё самый простой вариант, есть более специфическая документация.
Да, у нас будет обязательно такой момент, просто смотрите, вот, чтобы было понятно. Сейчас я вам лучше картинку сделаю, потому что так будет понятнее. Одна секунда, где у меня там эти картиночки. Вот картинка, это базовая, которую я много-много раз упоминал и буду упоминать. В целом базовая структура агента без модуля самообучения, потому что это отдельная история, да. Вот, есть вход, если помните, да, вот я много раз говорил, вот, вход, да, есть выход, есть всякие базы данных, а есть всё, что между ними, да, и вот здесь вот у вас несколько уровней, этапов анализа, а потом идёт генерация ответа. Ответ всегда возникает в виде какого-то либо документа, текста, либо какого-то изображения, либо аудио, либо видео. То есть это автоматически всё это входит сюда, да.
То, о чём вы говорите, это просто частный случай ответа, причём я бы сказал, что не самый сложный. Почему? Потому что, если мы говорим, допустим, про техническое задание, про любого рода спецификации, они, как правило, очень форматные, во-первых, ну, там есть чёткий формат уже как бы отраслевой, как некий стандарт, во-первых, во-вторых, очень много примеров, очень много кейсов, да, это вот то, что любят модели. Соответственно, когда у нас есть некий вход, ну, вы наверняка писали техническую документацию для заказчика, да? Да, я, у меня очень большой опыт. Ну, соответственно, вы знаете, что заказчик обычно не мычит, не телится, он ничего внятно сформулировать не может, да? Да, там приходится и устные встречи иногда проводить. Да, да, да, совершенно верно. Это в рекламе, в любом, так сказать, когда я в рекламе работал, для этого существуют брифы, для этого приходит заказчик и говорит, ну, мне что-то такое покраснее, чтобы было круто. Обычно примерно так заказчик и рассуждает, да? Но если вы профессионал, вы это знаете, вы заказчика не осуждаете, вы его любите, вы ему начинаете задавать наводящие вопросы, список которых у вас есть заранее. Да, это опросный лист называется. Совершенно верно. При этом вы, как опытный человек, понимаете, что на 80% вопросов он даже не может ответить, и вы тоже это понимаете. Вот, поэтому вы ему говорите, что вот на этот вопрос лучше бы ответить вот так. Вот, скажем, в каких-то индустриях там самый простой вариант, если мы говорим про, скажем, там визуальные какие-то, креативные, да, ему просто говорят так, вот тебе 5 вариантов, референсов, да, покажи, какой тебе больше нравится. Заказчик говорит, о, вот это я хочу, да. Понятненько, потому что этот референс у вас уже реверс-инжиниринг сделан.
То же самое в техническое задание для чего пишут, для разработки сайтов, систем? Ну, скорее всего, это будут банковские системы, финансовые. О, банковские системы. Банковские системы все одинаковые, потому что есть compliance, вы понимаете. Ну да, там есть, ну, ГОСТы, стандарты, то есть там… Совершенно верно, совершенно верно. …символизируемые более. Это означает, что самый простой опросный лист для заказчика, которому нужно что-то типа банковской системы, когда вы говорите, вот есть там на рынке 5 типов банковских систем, вот это введено там в CityCorp, это в Bank of America, ну и так далее, бла-бла-бла-бла-бла. И вот они отличаются примерно этим, тебе примерно какое вот лучше? Он говорит, вот это мне лучше. Понимаете, да, о чём я говорю? Когда он этот выбор делает, вы понимаете, что у вас на 80% вопросов уже есть ответ, ну, по умолчанию. Понятно, да, схема? Да. Вот. Вот это то, что идеально делает искусственный интеллект. Почему? Потому что фактически вы заранее загружаете туда в виде RAG-овиков, документов, сейчас у них большие контексты, уже примеры технических заданий, примеры опросов и примеры уже реализованных технических заданий. То есть это получается примерно так, что вы на вход заказчику, ну, условно, человеку, да, подаёте хитрый, хитрый лист, вот этот опросный лист, который на самом деле представляется деревом диалога. Ну, понимаете, да, в зависимости от одного ответа, он туда пойдёт, туда пойдёт и так далее. Вот это дерево несложно пишется, и когда есть ответы, вот эти ответы, они позволяют искусственному интеллекту уже практически точно понимать, на какой шаблон надо опираться. И всё, что ему надо, это вот этот шаблон взять и подставить в нужные места ответы заказчика, после чего, так сказать, идёт следующий этап. Ну, я просто описываю, как это реально реализуется. Вы находите какой-нибудь шаблон PDF, который уже написан, в который просто поля надо вставлять. И он вставляет туда поля, это тоже он делает, это он умеет делать. У меня такие собственные есть. Да, да, да. И на выходе заказчик получает очень красивый PDF, предложение, оффер, в котором всё описано. И, естественно, единственное, что остаётся заказчику, это внимательно проглядеть и поставить галочки «Согласен, согласен, согласен, согласен». Ну, потому что когда он поставил «Согласен, согласен», вы ему выкатываете сроки, сметы, ну, всё вот это, контракты, бла-бла-бла и так далее.
То есть вот эта задача как раз достаточно лёгкая для искусственного интеллекта, потому что это очень хорошо детально проработанная область, есть много документации, в открытом доступе, есть все комплаенсы открытые, по большому счёту, на государственных сайтах. И, соответственно, новая архитектура, вот, которую вам написал сам агент, она не поменяется, она будет такая, она всегда будет одинаковая. Понимаете, тогда у вас просто будут промпты меняться и будут меняться шаблоны. А шаблоны, естественно, мы будем применять, потому что у нас на одном из этапов мы начнём RAG изучать, ну, вот эти, когда надо загружать документы, базы, потому что мы сейчас пока работаем на примитивном уровне, мы пока промптики делаем, да. Следующий уровень, когда промпты подгружаются, я немножко об этом, по-моему, в прошлом уроке говорил, да. То есть когда вы не пишете промпты, а у вас есть база промптов, и искусственный интеллект сам выбирает, какой промпт лучше подходит, да. Ну и, соответственно, то же самое, в зависимости от определённого промпта, от определённого профиля искусственного интеллекта, какую базу знаний он тоже к себе может подключать. С архитектурной точки зрения несложно, там просто, если у вас много вариантов, ну, у вас просто будет объёмная структура, ну, понимаете, да, то есть, допустим, я уверен, что банковская система, она автоматически должна опираться на какие-то комплаенсы. Да, там очень много такого. Да я недавно столкнулась, когда там пытался там денежки в России какому-то криптону заплатить, и меня они блокнули по 115 федеральному закону, мне потом неделя ушла, надо же сейчас включить. Да, целая была история. Так, замечательно, какие-то ещё вопросы есть?
А скажите вот второй вопрос, а когда мы будем вот агентов применять вот эти блоки по самообучению? Я думаю, что это будет недели через две. Почему? Потому что, смотрите, здесь этап какой, что, когда вы выстраиваете вот эту схему, сейчас я ещё раз покажу. Так, видно, да? Ага. Сейчас я подкорректирую, как она видна на экране, чтобы у вас всё корректно отображалось. Да, так вот, вот эта схема, как работает практически любой агент, да. У него есть какие-то внешние триггерные события, потом идут какие-то разные входы, в зависимости от источника, откуда вы получаете информацию, потом у нас вот этот, это блок анализа и генерации ответов. Я сейчас покрасивее сделаю, чтобы вам было… Ну давайте так, вот у нас жёлтенькое – это всё, что связано с анализом, да, а генерация ответов – это у нас будет, допустим, давайте голубенькое, вот, и потом, естественно, система выводов. Соответственно, для того чтобы он всё это делал, он опирается у нас на эти базы данных. И вот здесь, видите, стоит база промптов и система улучшения промпта, да, то есть я так скромненько поставил. То есть вот это и есть то самое обучение, которое архитектурно работает следующим образом. У нас есть какие-то критерии качества, которые мы задаём, на самом деле эти критерии качества – это просто разновидность элементов базы данных, да, потому что критерии – это просто некий список. И вот, и соответственно, мы реализуем вот эту архитектуру, где она у нас, вот, да, то есть вот у нас система обучения – преподаватель, менеджер, проверяющий, ученик. То есть ученик – это то, что у нас делает вот этот прикладной уровень. Вот он, да. Собственно, вот это и есть прикладной уровень. И мы его сначала как бы должны создать, ну, в базе, да, чтобы на него поверх засунуть вот этот метауровень обучения, где у нас появляются вот эти роли. Вот, и так далее, да. То есть я, по моим оценкам, где-то недели через две это будет. Почему? Потому что я хочу вот здесь базовые вещи проработать, чтобы они были понятны, и чтобы каждый из вас мог его сориентировать под свою историю.
Отличие того, когда есть уровень самообучения и нет, в том, что когда уровня самообучения ещё нет, то человек выполняет роль улучшателя-агента. Ну, понятно, да? То есть вы смотрите результат, который агент выдаёт, и всё время корректируете промпт. Ну, потому что сама архитектура, вот которую мы здесь рисуем, да, вот технически, да, она, изменений не… Не будет никаких изменений, да. Это может быть реализовано в Make, это может быть реализовано в n8n, это может быть реализовано в Zapier, это может быть реализовано в Code. Архитектура и в Африке архитектура. Но тот фактор, который мы контролируем для улучшения качества, это промпт. Это понятная история? Да. Вот. Соответственно, человек вступает в роль обучателя. Но это затратно по времени, потому что у вас на вход идёт задача, у вас есть представление, как она должна быть решена идеально. Вот вам агент подаёт результат, вы сравниваете с тем, что идеально, и, соответственно, вы корректируете промпт. То есть вот этот цикл, который мы здесь обозначаем, да, у нас роль преподавателя, менеджера и проверяющего вот эти роли выполняет человек. Что, собственно, затратно? Наша цель, если мы хотим построить именно агента, его основная функция самообучения – научить агента. Соответственно, у нас надо построить вот эту всю систему, которая строится поверх. Вот это у нас, я думаю, что где-то недели через две, может быть и раньше, потому что это всё непрогнозируемое количество времени требует. Хотя, опять же, архитектурно здесь не вижу сложностей. Но пока вот, по моим ощущениям, вот это мы сейчас практически закончили. Мы построим сейчас несколько стандартных аналитических блоков, генерацию ответа, но, собственно, что я уже начал делать на примере ленты.
Вот эта задача, она очень хорошо решается, когда мы сначала делаем прикладную задачу. То есть, здесь вот две задачи, я вижу, с которыми я уже столкнулся, которые позволяют архитектуру реализовать – это служба поддержки и, соответственно, формирование вот этих аналитических лент. Почему? Потому что и в случае ленты, когда мы анализируем Twitter, или в случае поддержки… Понятно, как служба поддержки работает? Да. Вы понимаете, да? Идёт миллион запросов разных. И вы понимаете, чтобы ваша поддержка в банке, к примеру, хорошо отвечала, заранее вы должны вот эти запросы структурировать по разным кейсам. По каждому кейсу должен быть свой ответ, свой скрипт. Вот эти деревья, наверняка вы видели, как они строятся и так далее. И основная работа здесь заключается не в том, что технически всё это сложить, а в том, чтобы эти кейсы проанализировать и как-то их категоризировать. Это, по-моему, называется задача кластеризации данных, что-то в этом роде и так далее. Она, кстати, затратна, и до сих пор она 100% не автоматизирована. То есть узкое место, самое узкое место для всех моделей – это разметка данных. Почему, так сказать, Цукерберг за 60 миллиардов долларов основателя вот этого Scale AI купил. Знаете, наверное, этот кейс, да? Потому что искусственный интеллект, он не может сказать, что красиво, что некрасиво, плохо, неплохо и так далее. То есть ему надо давать эти жесткие критерии. Вот это то, чем мы будем заниматься. Почему это важно? Потому что, когда мы переходим вот к этому уровню, для того чтобы у нас искусственный интеллект мог самообучаться, мы всё равно ему должны дать критерии. Согласны? Он должен уметь различать, что хорошо, что плохо. Потому что смысл обучения сводится к тому, что он сравнивает то, что получилось, с условным эталоном, пытается найти различия и на основе этих различий корректировать промпты по всей цепочке. А если у вас, допустим, цепочка аналитических промптов длинная, там их может быть много, то, соответственно, по каждому этапу. Вот он много раз этот уровень должен прогонять, прежде чем он выйдет на какой-то приемлемый результат. И тот человек будет подглядывать. Вот эта система – это следующий этап, который мы будем создавать. Потому что, когда у нас будет создана вот эта вся история, и поверх неё уже будет создан метауровень, вот этот, который мы здесь нарисовываем, тогда это можно сказать, что мы создали агента. Причём этот агент универсальный, мы дальше можем его профессионально профилировать исключительно просто тем, что он выбирает профессию, соответствующие промпты и набор базы данных. Вот то, к чему мы стремимся, если так кратенько. Я, конечно, всегда хочу быстрее всё это делать, но в процессе возникает то, что вы слышали, моменты, когда приходится очень много исследовать, и вы нигде не можете добыть вот эту информацию. То есть приходится всё это ручками тестировать, делать, смотреть, чтобы это было как-то более-менее реально.
У вас задача достаточно типичная. То есть если просто здесь заменить техническое задание на любой формализованный документ, то это, в принципе, из той же серии. Точно так же научные статьи, они все имеют определённый формат, известный. Техническое задание просто очень типичный, типичный документ. То же самое бриф, допустим, для рекламных агентств, для маркетинговых агентств, для креативных агентств. Это тоже всё пример формализованных документов, в котором есть требования, и вроде бы всё понятно, потом вы это делаете, а что у нас на выходе получается? Тогда приходится вот эту задачу решать. Сложность возникает, когда мы хотим от 90% качества перейти, допустим, к 98% качеству. Понимаете, о чём я говорю? Алло, Елена. Да. Хорошо. А какие ещё вопросы? Ну всё, у меня уже больше нет вопросов. Спасибо большое. Замечательно. Всегда приятно получать хороший вопрос. Так, кто у нас ещё? Ещё кто-то хочет поговорить? Что-нибудь умное сказать? Так, во, у нас Ирина. Вот женщины, они такие активные, смелые, а мужички такие… Здравствуйте, Алексей. Я организационный вопрос могу задать? Или это исключительно со службы поддержки? Не-не, давайте. Почему? Служба поддержки наполовину робот, который я же и создал. Понятно.
Я вот хотела что уточнить. Я завершающий платёж по своему тарифу оплатила в рублях. Поддержку я написала, ну, как, собственно, как положено, да? Я вот о чём хотела спросить. Там был бесплатный курс по GPT. Вот. Я его чуть-чуть не завершила. Ну, то есть, мне его блокирнули. Вот после учёта всех платежей мне откроется этот бесплатный курс? Там вроде бы… Там всё на автомате, иногда бывает ошибка, просто напишите, то 2 секунды делается. То есть, если он сам не откроется, мне в поддержку написать, чтобы мне разблокировали его, да? Да, это всё 5 секунд делает. Просто мы многие вещи не успеваем автоматизировать. Не-не, я без претензий, я просто уточняю, правильно ли я… Если вы в какой проблеме, пишите в поддержку, мы все вопросы решаем. Все эти вопросы. Главное, когда, если вы делаете финальные платежки, не забудьте отключить в Tribute то, что я написал. Я всем это пишу обязательно. Потому что в Tribute нет функции автоотключения, к сожалению.
А что значит отключиться? Просто я написала в поддержку о том, что с меня этот платёж списан, но пока квестмастер мне не ответил. Я сейчас объясню. Смотрите, у нас есть люди, которые платят долларами, есть люди, которые платят… Да-да-да, но я в рублях. Да, с долларами вообще проблем нет, потому что там работает система на сайте, вот эта membership, memberpress, она умная и так далее. Ну, понятно, да, я к другой категории отношусь, к сожалению. Да, там есть функция автоотключения списания, то есть там задаёшь, что, допустим, скажем, только два платежа, к примеру, или, допустим, один пробный, два платежа и всё. Да. Автоматически останавливает автосписание. Я писал об этом, причём там у них есть глюк, когда вы видите, что она вам… Подписка неактивна, хотя на самом деле активна, просто потому что должно быть неактивное автосписание. И там как бы всё происходит автоматически. Tribute с функциональной точки зрения очень бедная система, ну, то есть там мало функций, и там функций, вот это автоостанова нет. Поэтому, когда у нас вот эти три платежа сделаны, вы должны ручками в Tribute отписаться, понимаете, да? Иначе он с вас начнёт там дальше вот эти деньги списывать, а их вернуть невозможно, ну, в Tribute, в принципе, это невозможно вернуть. Это просто я всем стараюсь, когда я получаю такой запрос, я всем даю ссылку на этот пост, где я всё это описал, просто вы это не забудьте сделать, потому что иначе, ну, просто спишете деньги, и их невозможно…
Ну, я надеюсь, что просто мне ещё поддержка ответит, потому что я после снятия платежа, я уведомила поддержку о том, что платёж прошёл, поскольку, ну, это было условие при платеже в рублях. Надеемся, мы всем отвечаем. Не-не-не, я понимаю, просто ещё утро, я думаю, что ещё не вечер. Потому что поддержка – это частично я, значит… Да-да-да, да, опять же. Я просто объяснял, что если вы живёте в Европе, у нас 12 часов разница. То есть, грубо говоря, у меня просто график такой, что утро у меня начинается с того, что я смотрю поддержку, какие-то вещи, да, там, и решаю вопрос. Просто если вы, допустим, написали вечером, вашим вечером, да, это как раз моё утро, то есть шанс, что я практически сразу отвечу. А если вы написали, допустим, своим утром, то это почти через сутки будет. Поэтому вот эти, они плавают интервалы. Ну, я понимаю, просто я говорю, что я в прошлый раз дождалась, когда мне поддержка ответила, вот, пока сейчас ответ не пришёл ещё, но, опять же, ещё не вечер, я всё правильно понимаю. И после того, как придёт ответ, я думаю, что после этого по ссылке я пройду Tribute и отпишусь. Ну, то есть, это опция. Вы можете, в принципе, и сразу же сделать, потому что то, что я сказал. Просто проблема в том, что Tribute, он не соединён, не интегрирован в полной степени. Когда они полностью API раскатают, как они обещают, тогда можно будет эту проблему решать. Но надёжность русских систем не очень. Мне просто важно дождаться ответа от поддержки, чтобы понимать, что мой платёж увидели. Да, без проблем.
Единственное, я хочу оговорку для всех сделать, что русские платежи мы не видим через электронную почту. Мы видим только через ваш ник в Телеграме. Ник я написал. Сейчас я покажу, как это выглядит, чтобы вы все понимали. Вот видите, вот этот бот, и у меня к нему очень ограниченный доступ. Здесь стоят платежи. Единственное, как я могу идентифицировать платёж, я вот сюда нажимаю и ввожу всю историю. Для этого я должен ввести какой-нибудь, ну и так далее. А иногда мне люди присылают, типа, «Вася Пупке». И так далее. То есть невозможно найти. Потому что только здесь мы, когда идентифицируем, у нас в базе есть ник Телеграма и электронный адрес. Тогда это всё как бы без проблем делается, потому что система работает по электронному адресу. А с теми, кто платит в рублях, мы вынуждены идентифицировать по… Ну, я помню, да. И это как раз ваша просьба о том, чтобы после списания платежа написать в поддержку. Да, да, да. Реквизитами. Потому что у нас нет другого выхода узнать, что платёж произошёл. Да, ну вот я пока подожду ответа. Да, здесь не переживайте. Как бы здесь проблем никаких нет. Какие-то ещё, может быть, вопросы у вас по существу? Да, по существу пока я подтормаживаю в силу там своих причин. Всё у меня медленно идёт. Но, слава богу, надеюсь, что завершающий платёж прошёл, и я буду уже в своём темпе это всё разбирать. Да, не переживайте, у нас никакой спешки нет. Я уже многим говорил, что то, что происходит с искусственным интеллектом, это надолго и всерьёз. Поэтому даже если вы медленно двигаетесь, вы всё равно успеете. Более того, я напоминаю, что вы всё равно входите в отсилу, может быть, 1% населения Земли, которые это понимают и как-то двигаются. Остальные вот в таком состоянии находятся. Так что не переживайте. Понятно. Хорошо, спасибо.
Ещё есть кто-то, кто что-то хочет спросить? Неважно, организационный вопрос, по существу. Поделиться восхищением тоже неплохо. У нас вроде там всего 4 человека осталось, учитывая то, что я не предупредил. Хорошо, давайте ещё раз 10 секунд. Если кто-то что-то хочет спросить, спрашивайте. Если нет, тогда мы на сегодня завершаем. 10 секунд. Хорошо, что на экране какой-то счётчик, но я пока не знаю, как это реализовать. Так, 10 секунд, я думаю, уже прошло. Вопросов не поступило. Тогда, коллеги, всем вам спасибо. И двигаемся дальше. Вопрос ко всем. Я могу, в принципе, вот эту ленту по искусственному интеллекту завести ещё в наш канал. Просто скажите, это было бы для вас нормально или нет? Просто будет там какое-то количество постов. Окей, я это сделаю. Всё. Всё, счастливо вам, ребятки.
Введите ваш логин или email, и мы вышлем на почту ссылку для восстановления пароля. Вам надо найти и открыть в почте письмо с темой: "Подтверждение сброса пароля", потом нажать на ссылку сброса пароля, и вы будете перенаправлены на страницу смены пароля.