#OpenSea #полезное
У OpenSea официально закончился 3 сезон и открылся клейм ревардов.
Чекаем свои сундуки тут: ТЫК🔗
🙃 Статистика и расходы
Wave 1
Пул наград: $12.2 млн
Нафармлено XP: 3.8 млрд
Затраты на аккаунт: ~$3.46
Wave 2
Пул наград: $5.8 млн
Нафармлено XP: 1.1 млрд
Затраты на аккаунт: ~$2.9
Wave 3
Пул наград: $3.2 млн
Нафармлено XP: 0.93 млрд
Затраты на аккаунт: ~$3.98
😶🌫️ Что дальше
— Сейчас уже активен 4-й сезон OpenSea Rewards, он продлится до 15.01.
— TGE токена планируется на Q1 2026
Если вы продолжаете фармить OpenSea, логичнее целиться в Titan, а не держать ферму в low-tier сундуках, которые система сама же режет по ревардам.
А лучше всего делать это нашим софтом, мы добавляем все новые задания!
https://news.1rj.ru/str/OduLandBot
📟 Прилетело из @oxygen_tools
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Курс: RAG для новичков
Урок 1. Как LLM работает с документами и приватными данными (теория)
В уроке я простым языком объясняю, как ИИ “думает” под капотом и как сделать так, чтобы он начал отвечать по твоей информации, а не абстрактно. Пока что без математики и без кода
В уроке разбираем базу😮 :
В курсе используем реальный продуктовый кейс – сервис Antarctic Wallet (оплата USDT по QR-коду в магазинах и сервисах), чтобы показать, как RAG применяется на практике (например, для автоматизации службы поддержки)
Домашнее задание:
– Составить пилотный тест для проверки качества RAG системы по данным со страницы F.A.Q.
🎞 Видео
📖 Методичка в Notion: <soon>
❤️ Оплатить USDT по QR-коду
В следующем уроке — переходим к коду и собираем RAG-pipeline руками.
SemolinaCode | Chat | YouTube | HowToCode
📟 Прилетело из @semolina_code_python
Урок 1. Как LLM работает с документами и приватными данными (теория)
В уроке я простым языком объясняю, как ИИ “думает” под капотом и как сделать так, чтобы он начал отвечать по твоей информации, а не абстрактно. Пока что без математики и без кода
В уроке разбираем базу
– почему ChatGPT / Gemini / Claude не видят ваши документы и свежие данные;
– что такое RAG (Retrieval Augmented Generation) и какую проблему он решает;
– из каких этапов состоит RAG-pipeline: indexing → retrieval → generation;
– что такое embeddings, vector store и поиск по смыслу, а не по словам;
– почему RAG — это не дообучение модели, а работа с контекстом.
В курсе используем реальный продуктовый кейс – сервис Antarctic Wallet (оплата USDT по QR-коду в магазинах и сервисах), чтобы показать, как RAG применяется на практике (например, для автоматизации службы поддержки)
Домашнее задание:
– Составить пилотный тест для проверки качества RAG системы по данным со страницы F.A.Q.
В следующем уроке — переходим к коду и собираем RAG-pipeline руками.
SemolinaCode | Chat | YouTube | HowToCode
📟 Прилетело из @semolina_code_python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Как оформить свой профиль на GitHub?
Недавно я поставил себе задачу — создать визуально привлекательный и информативный профиль на GitHub: собрать ключевые проекты, структурированно описать опыт разработки, используемые технологии, а также контактную информацию. В качестве первого шага решил изучить вдохновляющие примеры уже существующих профилей.
Для тех, кто ещё не знаком с этой возможностью: профиль на GitHub представляет собой обычный репозиторий с названием, совпадающим с вашим никнеймом (например, username/username), содержащий единственный файл — README.md. Благодаря гибкости Markdown и креативному подходу, даже с помощью одного файла можно создать выразительную и профессионально оформленную витрину своих достижений.
Ниже — подборка профилей, которые показались мне наиболее интересными. Возможно, они послужат отправной точкой и для вас:
1. https://github.com/KenanGain
2. https://github.com/daria-stanilevici
3. https://github.com/Andrew6rant
4. https://github.com/thmsgbrt
5. https://github.com/ouuan
6. https://github.com/Shubhamsaboo
7. https://github.com/andyruwruw
8. https://github.com/DenverCoder1
9. https://github.com/MrStanDu33
10. https://github.com/0x3b33
Есть и более простые:
11. https://github.com/0xJuancito
12. https://github.com/Al-Qa-qa
P.S. Вы можете открывать их readme файлы и копировать интересующие вас блоки в свой файл.
А вы уже оформляли свой GitHub-профиль? Делитесь опытом — какие инструменты, подходы или решения вы использовали?
#github
📟 Прилетело из @solidityset
Недавно я поставил себе задачу — создать визуально привлекательный и информативный профиль на GitHub: собрать ключевые проекты, структурированно описать опыт разработки, используемые технологии, а также контактную информацию. В качестве первого шага решил изучить вдохновляющие примеры уже существующих профилей.
Для тех, кто ещё не знаком с этой возможностью: профиль на GitHub представляет собой обычный репозиторий с названием, совпадающим с вашим никнеймом (например, username/username), содержащий единственный файл — README.md. Благодаря гибкости Markdown и креативному подходу, даже с помощью одного файла можно создать выразительную и профессионально оформленную витрину своих достижений.
Ниже — подборка профилей, которые показались мне наиболее интересными. Возможно, они послужат отправной точкой и для вас:
1. https://github.com/KenanGain
2. https://github.com/daria-stanilevici
3. https://github.com/Andrew6rant
4. https://github.com/thmsgbrt
5. https://github.com/ouuan
6. https://github.com/Shubhamsaboo
7. https://github.com/andyruwruw
8. https://github.com/DenverCoder1
9. https://github.com/MrStanDu33
10. https://github.com/0x3b33
Есть и более простые:
11. https://github.com/0xJuancito
12. https://github.com/Al-Qa-qa
P.S. Вы можете открывать их readme файлы и копировать интересующие вас блоки в свой файл.
А вы уже оформляли свой GitHub-профиль? Делитесь опытом — какие инструменты, подходы или решения вы использовали?
#github
📟 Прилетело из @solidityset
В этом уроке рассмотрим принцип работы фильтров Блума. https://www.youtube.com/watch?v=YRG5khd7V8A
📟 Прилетело из @dev_in_ruby_colors
📟 Прилетело из @dev_in_ruby_colors
YouTube
Алгоритмы и структуры данных #17 | Фильтры Блума (Bloom filters): Bit vectors для всего
В этом уроке рассмотрим принцип работы фильтров Блума.
Таймкоды:
00:00 Введение
00:30 Основной принцип
02:15 Коллизии
04:00 Несколько функций хэширования
06:30 False positive rate
07:20 Формула для фильтров Блума
08:30 Реализация
10:30 Заключение
Станьте…
Таймкоды:
00:00 Введение
00:30 Основной принцип
02:15 Коллизии
04:00 Несколько функций хэширования
06:30 False positive rate
07:20 Формула для фильтров Блума
08:30 Реализация
10:30 Заключение
Станьте…
#Новости моих разработок: обновление имён серверов в Telegram канале Discord постов и правки в Sputnik navigation.
1. В @SputnikPriceBot (Sputnik Navigation):
1.1. Исправил url получения Газа в Эфире. Etherscan API обновился до V2.
1.2. Изменил прокси для получения данных из Coingecko.
1.3. Добавил 2 токена: проекта Atom One и ещё одного.
1.4. Сообщили, что токены $ETH и $SOL отображаются по 3 раза.
Нашёл причину: в Osmosis их по 3.
Исправил.
2. В канале @projectsNewsDs изменил именование каналов, откуда идут сообщения.
А то отображалась какая-то ерунда типа tk0.
Должно быть теперь норм.
Также исправил форматирование. Не все части контента корректно заменялись раньше, из-за чего отображалось что-то типа TK_0 и TK_1.
Всё. Продолжаю выздоравливать. Поэтому пока много не засиживаюсь за работой.
Всем хороших выходных.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
📟 Прилетело из @blind_dev
1. В @SputnikPriceBot (Sputnik Navigation):
1.1. Исправил url получения Газа в Эфире. Etherscan API обновился до V2.
1.2. Изменил прокси для получения данных из Coingecko.
1.3. Добавил 2 токена: проекта Atom One и ещё одного.
1.4. Сообщили, что токены $ETH и $SOL отображаются по 3 раза.
Нашёл причину: в Osmosis их по 3.
Исправил.
2. В канале @projectsNewsDs изменил именование каналов, откуда идут сообщения.
А то отображалась какая-то ерунда типа tk0.
Должно быть теперь норм.
Также исправил форматирование. Не все части контента корректно заменялись раньше, из-за чего отображалось что-то типа TK_0 и TK_1.
Всё. Продолжаю выздоравливать. Поэтому пока много не засиживаюсь за работой.
Всем хороших выходных.
😎 Незрячий web3 программист (подписаться)
Чат | бот
📟 Прилетело из @blind_dev
Друзья, небольшой подарок на новый год - наш новый кавер на песню "Воин вереска". Можно послушать, в частности, на SoundCloud https://soundcloud.com/ravens-die-laughing/warrior-of-the-heather-melnitsa-cover или на Youtube https://youtu.be/GYEH1qJBgag
Скоро увидимся 🙌
📟 Прилетело из @dev_in_ruby_colors
Скоро увидимся 🙌
📟 Прилетело из @dev_in_ruby_colors
SoundCloud
Voin Vereska (Warrior of the Heather, Melnitsa cover)
"Воин вереска" (кавер гр. "Мельница")
Ailura — vocals
Kruk — bass, mastering, production
Ailura — vocals
Kruk — bass, mastering, production
gm! Воскресный оффтоп, который пройдет за пределы ежедневника. Я люблю играть в доту и недавно увидел как Resolut1on (бывший про игрок) презентует своего AI Dota 2 Coach. Заинтересовался, посмотрел – и tbh разочаровался. Фактически это GPT-4o с системным промптом, устаревшими данными и галлюцинациями вместо правильной работы с данными. офк по подписке.
И тут я подумал – а почему бы не сделать нормально?
---
В мире AI агентов сейчас интересный тренд. MCP (Model Context Protocol) оказался слишком сложным и жрёт много контекста. Индустрия ищет альтернативы.
Одна из них — Skills. Недавно спецификацию отдали в опенсорс, уже куча инструментов поддерживает: https://agentskills.io
Суть скилла проста: название, описание, набор тулов и воркфлоу. Тулы — самое важное. Для доты я сделал такие:
— чтение последних патчноутов
— статистика героев и понимание меты
— контрпики
— моя персональная статистика
Откуда данные? OpenDota, Stratz, официальный Valve Datafeed. Под каждый источник – простой TypeScript CLI, который форматирует данные для LLM. Делается за один промпт.
Дальше это упаковывается в воркфлоу: мета-репорты, анализ драфта прямо во время игры, разбор своих матчей. Всё работает локально в Claude Code.
Можно расширять бесконечно — анализ реплеев, агент-лудоволк, трекинг просцены. Но для MVP хватит.
📎 skill.md: https://gist.github.com/insulineru/0aee1fc00d44c9df4631507ce7ed2570
📟 Прилетело из @insuline_eth
И тут я подумал – а почему бы не сделать нормально?
---
В мире AI агентов сейчас интересный тренд. MCP (Model Context Protocol) оказался слишком сложным и жрёт много контекста. Индустрия ищет альтернативы.
Одна из них — Skills. Недавно спецификацию отдали в опенсорс, уже куча инструментов поддерживает: https://agentskills.io
Суть скилла проста: название, описание, набор тулов и воркфлоу. Тулы — самое важное. Для доты я сделал такие:
— чтение последних патчноутов
— статистика героев и понимание меты
— контрпики
— моя персональная статистика
Откуда данные? OpenDota, Stratz, официальный Valve Datafeed. Под каждый источник – простой TypeScript CLI, который форматирует данные для LLM. Делается за один промпт.
Дальше это упаковывается в воркфлоу: мета-репорты, анализ драфта прямо во время игры, разбор своих матчей. Всё работает локально в Claude Code.
Можно расширять бесконечно — анализ реплеев, агент-лудоволк, трекинг просцены. Но для MVP хватит.
📎 skill.md: https://gist.github.com/insulineru/0aee1fc00d44c9df4631507ce7ed2570
📟 Прилетело из @insuline_eth
//
🛒 —> JamBitShop🛒 —> JamBitShop🛒 —> JamBitShop
📟 Прилетело из @JamBitPY
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
gm! Воскресный оффтоп, который пройдет за пределы ежедневника. Я люблю играть в доту и недавно увидел как Resolut1on (бывший про игрок) презентует своего AI Dota 2 Coach. Заинтересовался, посмотрел – и tbh разочаровался. Фактически это GPT-4o с системным промптом, устаревшими данными и галлюцинациями вместо правильной работы с данными. офк по подписке.
И тут я подумал – а почему бы не сделать нормально?
---
В мире AI агентов сейчас интересный тренд. MCP (Model Context Protocol) оказался слишком сложным и жрёт много контекста. Индустрия ищет альтернативы.
Одна из них — Skills. Недавно спецификацию отдали в опенсорс, уже куча инструментов поддерживает: https://agentskills.io
Суть скилла проста: название, описание, набор тулов и воркфлоу. Тулы — самое важное. Для доты я сделал такие:
— чтение последних патчноутов
— статистика героев и понимание меты
— контрпики
— моя персональная статистика
Откуда данные? OpenDota, Stratz, официальный Valve Datafeed. Под каждый источник – простой TypeScript CLI, который форматирует данные для LLM. Делается за один промпт.
Дальше это упаковывается в воркфлоу: мета-репорты, анализ драфта прямо во время игры, разбор своих матчей. Всё работает локально в Claude Code.
Можно расширять бесконечно — анализ реплеев, агент-лудоволк, трекинг просцены. Но для MVP хватит.
📎 skill.md: https://gist.github.com/insulineru/0aee1fc00d44c9df4631507ce7ed2570
📟 Прилетело из @insuline_eth
И тут я подумал – а почему бы не сделать нормально?
---
В мире AI агентов сейчас интересный тренд. MCP (Model Context Protocol) оказался слишком сложным и жрёт много контекста. Индустрия ищет альтернативы.
Одна из них — Skills. Недавно спецификацию отдали в опенсорс, уже куча инструментов поддерживает: https://agentskills.io
Суть скилла проста: название, описание, набор тулов и воркфлоу. Тулы — самое важное. Для доты я сделал такие:
— чтение последних патчноутов
— статистика героев и понимание меты
— контрпики
— моя персональная статистика
Откуда данные? OpenDota, Stratz, официальный Valve Datafeed. Под каждый источник – простой TypeScript CLI, который форматирует данные для LLM. Делается за один промпт.
Дальше это упаковывается в воркфлоу: мета-репорты, анализ драфта прямо во время игры, разбор своих матчей. Всё работает локально в Claude Code.
Можно расширять бесконечно — анализ реплеев, агент-лудоволк, трекинг просцены. Но для MVP хватит.
📎 skill.md: https://gist.github.com/insulineru/0aee1fc00d44c9df4631507ce7ed2570
📟 Прилетело из @insuline_eth
Крипто Devs | Gnezdo Hub
Photo
gm! Еще одно дополнение по обновлениям Claude.
Они выпустили бета версию Chrome Remote Control и теперь задача на парсинг сайтов с Cloudflare / другой капчей решается так же за один промпт в Claude Code.
https://claude.ai/chrome
к примеру, можно парсить https://jup.ag/portfolio для информации о состоянии кошельков по всем DeFi платформам или любые другие сайты без доступного API
📟 Прилетело из @insuline_eth
Они выпустили бета версию Chrome Remote Control и теперь задача на парсинг сайтов с Cloudflare / другой капчей решается так же за один промпт в Claude Code.
https://claude.ai/chrome
📟 Прилетело из @insuline_eth
Solidity: версии 0.8.32 и 0.8.33
Вышли два обновления компилятора Solidity: версии 0.8.32 и 0.8.33. Это небольшие, но важные выпуски, которые исправляют несколько специфических проблем.
Первая версия, 0.8.32, исправляет редкую, но старую ошибку, связанную с работой с данными в блокчейн-хранилище. Она могла проявиться, только если разработчик намеренно создавал контракт с очень нестандартной и сложной структурой хранения данных, используя низкоуровневые инструменты. Для подавляющего большинства контрактов эта ошибка не была опасна.
Также в 0.8.32 починили удобную возможность: теперь можно корректно использовать модули для организации событий и ошибок. Раньше, если вы пытались вызвать событие Ev() из импортированного модуля M командой emit M.Ev(), компилятор выдавал внутреннюю ошибку. Теперь это работает, что делает код чище и лучше структурированным.
Однако, исправляя одну проблему, в 0.8.32 случайно добавили другую. В ней возникала ошибка компиляции, если в коде использовались автоматически созданные геттеры для константных переменных. Хотя это и не ломало уже работающие контракты, это мешало компилировать новый код с таким распространённым паттерном.
Поэтому практически сразу вышла версия 0.8.33 — это "горячее исправление" для только что описанной проблемы с геттерами. Разработчикам советуют сразу устанавливать версию 0.8.33, минуя 0.8.32, чтобы избежать ненужных сложностей с компиляцией.
Параллельно команда Solidity перенесла архив со всеми старыми версиями компилятора с серверов Amazon на Cloudflare. Для пользователей ничего не изменилось — файлы по-прежнему доступны по тому же адресу, но это помогает проекту снижать эксплуатационные расходы.
#solidity
📟 Прилетело из @solidityset
Вышли два обновления компилятора Solidity: версии 0.8.32 и 0.8.33. Это небольшие, но важные выпуски, которые исправляют несколько специфических проблем.
Первая версия, 0.8.32, исправляет редкую, но старую ошибку, связанную с работой с данными в блокчейн-хранилище. Она могла проявиться, только если разработчик намеренно создавал контракт с очень нестандартной и сложной структурой хранения данных, используя низкоуровневые инструменты. Для подавляющего большинства контрактов эта ошибка не была опасна.
Также в 0.8.32 починили удобную возможность: теперь можно корректно использовать модули для организации событий и ошибок. Раньше, если вы пытались вызвать событие Ev() из импортированного модуля M командой emit M.Ev(), компилятор выдавал внутреннюю ошибку. Теперь это работает, что делает код чище и лучше структурированным.
Однако, исправляя одну проблему, в 0.8.32 случайно добавили другую. В ней возникала ошибка компиляции, если в коде использовались автоматически созданные геттеры для константных переменных. Хотя это и не ломало уже работающие контракты, это мешало компилировать новый код с таким распространённым паттерном.
Поэтому практически сразу вышла версия 0.8.33 — это "горячее исправление" для только что описанной проблемы с геттерами. Разработчикам советуют сразу устанавливать версию 0.8.33, минуя 0.8.32, чтобы избежать ненужных сложностей с компиляцией.
Параллельно команда Solidity перенесла архив со всеми старыми версиями компилятора с серверов Amazon на Cloudflare. Для пользователей ничего не изменилось — файлы по-прежнему доступны по тому же адресу, но это помогает проекту снижать эксплуатационные расходы.
#solidity
📟 Прилетело из @solidityset
Superform переносят TGE 🟢
Ранее TGE планировалось на 23 декабря, однако из-за того что сейлт на Legion завершился позже, чем они ожидали, запуск в этом году ждать не стоит (анонс), так как переходный период MiCA заканчивается 26 декабря, что делает запуск до праздников невозможным, а запуск после 26 декабря неудобен для бирж, поэтому шишхуй нам, а не TGE 😐
Рынок очень скучный, практически нечем заняться. Походу до 2-3 января можно чилить и есть мандарины.
Чат | Support | Market
Pelican | HiddenCode [EN]
📟 Прилетело из @hidden_coding
Ранее TGE планировалось на 23 декабря, однако из-за того что сейлт на Legion завершился позже, чем они ожидали, запуск в этом году ждать не стоит (анонс), так как переходный период MiCA заканчивается 26 декабря, что делает запуск до праздников невозможным, а запуск после 26 декабря неудобен для бирж, поэтому шиш
Рынок очень скучный, практически нечем заняться. Походу до 2-3 января можно чилить и есть мандарины.
Чат | Support | Market
Pelican | HiddenCode [EN]
📟 Прилетело из @hidden_coding
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🏋️ тонна данных 🏋️
Год в TF начался с завоза данных асинхронного блокчейна (!) в табличном виде (!) на Dune.
И понеслась:
- Заонбордили в ончейн дата анализ несколько сотен будущих рисерчеров и билдеров
- Провели 3 больших дата контеста @tondatahub, создав большое комьюнити и сотни дешбордов на Dune, про которые писал сам Дуров
- Разметили 10М+ адресов, сделав TON самым прозрачным чейном.
- Завезли поддержку TON на Nansen, Arkham, Bubble Maps и др ончейн платформы. Куда еще добавить?
Несколько самых крутых дешбордов IMO:
- TF Verticals 2025 Overview - платежи, игры, дефай и тг
- TON Staking - кто сколько где стейкает
- Активность TON в разбивке по юзкейсам и аппкам
- Telegram Gifts - onchain + offchain стата
- Топ игр по заработку в Stars и крипте - наследие открытой разметки
отправь тем, кто в тоне
📟 Прилетело из @danokhlopkov
Год в TF начался с завоза данных асинхронного блокчейна (!) в табличном виде (!) на Dune.
И понеслась:
- Заонбордили в ончейн дата анализ несколько сотен будущих рисерчеров и билдеров
- Провели 3 больших дата контеста @tondatahub, создав большое комьюнити и сотни дешбордов на Dune, про которые писал сам Дуров
- Разметили 10М+ адресов, сделав TON самым прозрачным чейном.
- Завезли поддержку TON на Nansen, Arkham, Bubble Maps и др ончейн платформы. Куда еще добавить?
Несколько самых крутых дешбордов IMO:
- TF Verticals 2025 Overview - платежи, игры, дефай и тг
- TON Staking - кто сколько где стейкает
- Активность TON в разбивке по юзкейсам и аппкам
- Telegram Gifts - onchain + offchain стата
- Топ игр по заработку в Stars и крипте - наследие открытой разметки
отправь тем, кто в тоне
📟 Прилетело из @danokhlopkov
Есть тут кто-то, кто:
- учился
- знает тех, кто учился
- просто слышал что-то про
Стартап Академию Сколково
Стоит ли сходить, поучиться?
Или есть какие-то альтернативы с хорошей экосистемой/комьюнити в направлении стартапинга/предпринимательства?
📟 Прилетело из @semolina_code_python
- учился
- знает тех, кто учился
- просто слышал что-то про
Стартап Академию Сколково
Стоит ли сходить, поучиться?
Или есть какие-то альтернативы с хорошей экосистемой/комьюнити в направлении стартапинга/предпринимательства?
📟 Прилетело из @semolina_code_python
#Tempo #обновления
Tempo — новый L1 под стейблы, поддержанный фондами Paradigm и Sequoia. Собрали $500 млн инвестиций и запустили публичный тестнет. Самое время начинать активность.
💪 Что умеет наш софт
— Получение токенов через кран:
faucet;— Случайные свапы тестовых токенов:
token swap;— Создание случайного стейбла:
create stable;— Создание ликвидности:
create liquidity;— Отправка ончейн gm:
send gm;— Создание случайного контракта:
create contract;— Покупка случайного домена:
buy domain;Документация по софту: ТЫК🔗
Все суммы, задержки и циклы могут гибко настраиваться. На аккаунтах получается ежедневная комплексная ончейн активность под тестнет.
https://news.1rj.ru/str/OduLandBot
📟 Прилетело из @oxygen_tools
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Курс: RAG для новичков
Урок 2. RAG pipeline на LangChain – от сайта до ответов (Chroma + Ollama)
Вот и пришло время написать код, а именно RAG pipeline. ИИ начнёт отвечать по твоей информации, а не абстрактно. До сих пор без математики, но уже с кодом!!
В уроке напишем полностью рабочий и применимый на практике код:
В курсе используем реальный продуктовый кейс – сервис Antarctic Wallet (оплата USDT по QR-коду в магазинах и сервисах), чтобы показать, как RAG применяется на практике (например, для автоматизации службы поддержки)
🎞 Видео
📖 Методичка в Notion
👩💻 Код с урока
❤️ Оплатить USDT по QR-коду
В следующем уроке – улучшим каждый узел пайплайна (retrieval, prompt, формат контекста и т.д.).
SemolinaCode | Chat | YouTube | HowToCode
📟 Прилетело из @semolina_code_python
Урок 2. RAG pipeline на LangChain – от сайта до ответов (Chroma + Ollama)
Вот и пришло время написать код, а именно RAG pipeline. ИИ начнёт отвечать по твоей информации, а не абстрактно. До сих пор без математики, но уже с кодом!!
В уроке напишем полностью рабочий и применимый на практике код:
– загрузка данных с сайта
– деление текста на чанки
– бесплатный embeddings (Ollama + HuggingFace)
– векторное хранилище (ChromaDB)
– поиск релевантных чанков (retriever c k ближайших соседей)
– prompt для LLM генерации
– сборка RAG цепочки через LangChain
– прогон по пилотному тесту: где всё хорошо, а где появляются галлюцинации (пример с KYC)
В курсе используем реальный продуктовый кейс – сервис Antarctic Wallet (оплата USDT по QR-коду в магазинах и сервисах), чтобы показать, как RAG применяется на практике (например, для автоматизации службы поддержки)
В следующем уроке – улучшим каждый узел пайплайна (retrieval, prompt, формат контекста и т.д.).
SemolinaCode | Chat | YouTube | HowToCode
📟 Прилетело из @semolina_code_python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Крипто Devs | Gnezdo Hub
Курс: RAG для новичков Урок 2. RAG pipeline на LangChain – от сайта до ответов (Chroma + Ollama) Вот и пришло время написать код, а именно RAG pipeline. ИИ начнёт отвечать по твоей информации, а не абстрактно. До сих пор без математики, но уже с кодом!!…
Случайно вставил ссылку на первый урок. Сейчас уже поправил, но вот на всякий случай:
https://youtu.be/FxCez4KeR0I
📟 Прилетело из @semolina_code_python
https://youtu.be/FxCez4KeR0I
📟 Прилетело из @semolina_code_python
YouTube
(Урок 2) RAG для новичков: RAG pipeline на LangChain – от сайта до ответов (Chroma + Ollama)
В этом уроке мы пишем первый RAG pipeline на практике: загружаем сайт, делим на чанки, строим embeddings, сохраняем в Chroma и получаем ответы через retriever + LLM.
Собираем всё на LangChain и проверяем качество через пилотный тест на кейсе Antarctic Wallet.…
Собираем всё на LangChain и проверяем качество через пилотный тест на кейсе Antarctic Wallet.…