#llm #rag #datasets

🌐 Reader от Jina AI — переводчик веб-страниц для языковых моделей. Этот необычный проект решает проблему всех RAG-систем, превращая контент веб-страниц в удобоваримый для LLM формат. Просто добавьте https://r.jina.ai/ перед любой ссылкой и получите очищенный от рекламы, JS-кода и лишних элементов текст с автоматически подписанными изображениями.

Также запрос через s.jina.ai не просто выдает список ссылок, а сразу загружает и обрабатывает топ-5 результатов. Технология уже используется в продакшене и полностью бесплатна.

🤖 GitHub

@data_analysis_ml

#startup
Вопросы для проверки идей

#graph #courses

#llm #audio #petproject

VoiceInk - opensource альтернатива для SuperWhisper

Некоторое время назад я посетил семинар, посвященный вайб-кодингу. Там коллега в лайв-режиме показывал, как он создает код с помощью нейросети, используя голосовой ввод. Я очень удивился, потому что стандартный голосовой ввод на маке часто путает слова. Когда ты диктуешь ему по-русски, он часто неправильно воспринимает текст, если в нем используются английские термины, например, названия функций. Голосовой ввод на маках все это путает и выводит в лучшем случае что-то неразборчивое или далекое от того, что ты просил.

После семинара я спросил коллегу, что он использует для голосового ввода. Оказалось, что он использует программу SuperWhisper. Я посмотрел на эту программу и увидел, что она требует подписки, а платежи из России, как понимаете, выполняются сложно. Кроме того, мне не хотелось вязываться в какой-то vendor-lock, когда производители программы могут просто отказаться принимать платежи от россиян или как-то иначе заблокировать свой продукт на нашей территории. Поэтому я решил поискать open-source решение, аналогичное SuperWhisper.

И такое решение я нашел! Программа называется VoiceInk. VoiceInk выполняет похожую задачу и достаточно качественно разбирает текст. Настолько хорошо, что после того, как я надиктовал сообщение для блога, мне требуется всего лишь немного его отредактировать, поправив кое-где формулировки.

Самый большой прикол обеих этих программ в том, что они позволяют использовать специальный режим, когда сначала ваш голос распознается, а потом прогоняется дополнительно еще через нейронку с использованием отдельного промпта. И промпты могут быть разными для разных режимов.

Например, вы можете сделать отдельный промпт для того, чтобы писать заметки в блог. Можно сделать отдельный промпт для того, чтобы отвечать на e-mail коллегам или для того, чтобы твиты писать. Вот, например, я для VoiceInk сделал себе промпт, который вы видите на скриншоте к этому посту.

И этот промпт помимо того, что обрабатывает текст нужным мне образом, еще и добавляет к нему дополнительно хэштеги автоматически. И добавляет промпт для создания картинки. То есть я могу надиктовать пост в блог, потом взять, скопировать этот промптик для нейронки, который умеет генерировать картинки, и тут же сделать себе иллюстрацию к этому промпту.

Возможно, можно даже дальше пойти и научиться сделать какого-то агента, в котором можно просто целиком этот текст надиктованный закидывать и получать готовую публикацию в Телеграме уже с картинкой. Но эту автоматизацию я, может быть, сделаю позже. У меня есть идея попробовать N8N сервис для того, чтобы делать подобные штуки. Так что следите за обновлениями в блоге. Пока-пока!

#ai #automation #voice

Как проводить встречи эффективно

Существуют общепринятые практики организации встреч, но в больших командах даже очевидные правила теряются. Один из лидов недавно задокументировал процесс в виде чеклиста. Этот чеклист выравнивает подходы всей команды и повышает эффективность встреч. Публикую сокращенную версию.

Подготовка
– Избегай звонков без необходимости – большинство вопросов решаются в чате
– Не дергай “на минутку” – если прод не упал, значит не срочно
– Анонсируй: кто, когда, зачем. Иногда достаточно треда в чате
– Проверяй доступность участников через календарь
– Ограничивай время – 30 минут обычно хватает, 1 час — максимум
– Готовь повестку заранее: тема, пункты обсуждения, цель встречи, уважай чужое время
– Рассылай материалы и документы до встречи
– Предупреждай об отмене или задержке как можно раньше
– Опаздываешь? Не опаздывай 🙂

Старт встречи
– Начинай вовремя – без «ждём ещё кого-то»
– Проверь комнату ожидания и список участников
– Напомни повестку – это фокусирует команду

Фасилитация
– Держись повестки и возвращай к цели встречи
– Дай слово молчунам, притормози болтунов.
– Подводи итоги каждые 10–15 минут: «Итак, договорились, что…»
– Следи за чатом и поднятыми руками
– Делись экраном, глаза – тоже канал восприятия
– Включай камеру по возможности
– Не перебивай – сначала дослушай, потом задавай вопросы.
– Паркуй спорные темы после трёх заходов
– Уважай выделенный слот – если нужно больше времени, спроси
– Веди пост-мит в реальном времени

После встречи
– Напиши постмит, опубликуй до конца дня, тегнув участников

#devfm

#dl #cv #career

#database #timeseries

London Tech Week и q/kdb

На прошлой неделе в Лондоне проходила London Tech Week - выставка/конференция, посвященная технологиям. Основной темой, конечно же, был искусственный интеллект. Из неожиданных спикеров там был Christian Horner, CEO Red Bull Racing - команды Формулы-1.

Он рассказывал, что в гоночной машине больше 600 сенсоров, а вычислительный кластер их команды просчитывает 25 миллионов симуляций в минуту (мне кажется, что звучит нереалистично, скорее в день или в час).

А еще, оказывается, Red Bull Racing использует q/kdb - базу данных и язык программирования для работы с time series. Этот же язык лежит в основе инфраструктуры многих банков и хедж-фондов.
https://kx.com/customer-stories/aston-martin-redbull/

#лондон
#хеджфонды
@rybasharp

#llm #agents

Как общаются агенты и что такое MCP

Microsoft на своем мероприятии объявила, что они уже видят "open agentic web". Идея не нова — агенты общаются друг с другом, решают задачки, люди отдыхают, о дивный новый мир.

Чтобы этот дивный мир состоялся, нужна фундаментальная вещь —протокол. Давайте вместе разберёмся, что это.
И не забудьте, что в конце, как обычно, список обязательной литературы.

Издалека, зато по порядку

Интернет стал интернетом, потому что компьютеры научились разговаривать друг с другом. Правила этого общения называются протоколами, например, HTTP (для сетевого общения, кстати, нужно много протоколов). Благодаря протоколам есть все, что мы с вами так любим. В конце концов, этот телеграм канал.

Чтобы мы перешли к дивному миру, нам агентов также надо всех соединить в сеть, научить "разговаривать друг с другом". Ваш личный агент "общается" с агентом, который записывает на ноготочки, а второй уже бронирует вам слот.

Есть MCP от Anthropic, A2A от Google и, наверное, куча еще других. Дальше поговорим про MCP, потому что я другого не знаю он самый популярный.

MCP

Сделано в Anthropic.
15 к звездочек на Гитхабе, его уже приняла во все свои продукты Microsoft, и даже окнул Сэм из OpenAI, что как бы намекает на его лидерство.

Основан на клиент-серверной архитектуре. Сервер предоставляет клиенту набор различных tools (базы данных, методы или других агентов, неважно), клиент их с умом использует. Конкретнее:

1) Вы запускаете клиент MCP, отправляете запрос нужному вам MCP-серверу (по HTTP) — "друг, дай список своих tools"

2) Сервер отвечает: «умею вот такое, вызывай их так»

3) LLM на клиенте читает про инструменты, понимает, что вызывать и с какими аргументами. Отправляет свой запрос на сервер.

4) Сервер выполняет, отправляет результат клиенту. Клиент уже делает, что хочет с результатом.

Очень понятный-свободный протокол, примерно так все всегда и делали LLM-приложения. Поэтому он такой популярный. Уже есть 4700 MCP серверов (список).

Более известные люди ругаются на MCP за его простоту, но я до конца претензию не осознал. Если поняли — дайте знать в комментариях.

Смерть SAAS

Агенты с протоколами реальная угрозу классическому Software as a service. Гендиректор Microsoft тоже любит так говорить.

Зачем платить за подписку на простой soft, когда хочется платить за результат? Хочется не просто иметь CRM в облаке, а чтобы CRM-агент, к которому ты подключаешься, сразу нашел тебе перспективных клиентов. MCP значительно ускорит этот переход.

Я не настоящий стартапер, но посмотрите мнение ребят из YC и почитайте мнение ребят из Andreessen Horowitz. Outcome-based pricing мне видится реальной перспективой.

Что обязательно читать

- Почему MCP победил

- Оригинальный пост Anthropic про MCP

- MCP против API В чем разница проектирования

- Пример создания MCP приложения

И еще обязательно задавать вопросы в комментариях.

Если нужна консультация под ваш вопрос — пишите уже в личные сообщения.

#llm #courses