⚡️Спасаю вас от сложного PDF-кошмара!

Есть боль при работе с PDF: пытаться скормить LLM’ке данные из PDF сложной структуры. Текст не копируется, форматирование ломается, таблицы и диаграммы превращаются в кашу. В итоге LLM генерирует бред 😩

LlamaParse решает этот вопрос. Это суперумный парсер, который понимает структуру PDF – даже самых сложных. Он не просто выдирает текст, а видит заголовки, таблицы, код, сохраняя логику и структуру в markdown (текстовое представление текста).

Выдаются чистые, структурированные данные, готовые к работе. Он экономит кучу времени и увеличивает качество ответов, превращая работу с PDF в кайф. 💀🫰

🎚️ И полезно, что есть API. Можно в разные n8n и Make сервисы интегрировать. Попрактиковаться можно тут.

⚡️Делюсь еще одной крутотенью против боли при работе с данными из веба 🌐

Crawl4ai.io – это просто мощная бомба для веб-парсинга всего, что плохо прибито. Полезно тем, кто пилит RAG пайпланы или автоматизации в n8n с использованием данных с веб ресурсов. Selenium тихо курит в сторонке 😶‍🌫️

Старый век, это писать парсеры сайтов на python. Забудьте про этот способ! Теперь можно в разы эффективнее автоматизировать поиск и парсинг нужной инфу, а ещё отсеивает всякий мусор. Попрактиковаться и поделать упражнения можно тут.

Факты такие:
- Собирает данные в 2 раза быстрее, чем вручную.
- Качество данных улучшается на 30% благодаря их фильтрам.
- Данные собираются в структурированной формате 🔥
- Экономия времени на подготовке данных.
- Универсален для любых сайтов + обходит детекции в большинстве случаев.

🎚️ Если вы хотите, чтобы ваше решение было обогащено данными с сайтов, и не хотите тратить кучу времени на рутину – вам сюда. Прям вот мастхэв!

🧠 В AI и ML часть секрета в правильной инфраструктуре 🤫

В мире ML есть множество задач, которые требуют серьезных вычислительных мощностей. Среди них:

✅ Обучение нейросетей
✅ Тестирование языковых моделей (LLM)
✅ Обработка и анализ BigData
✅ Развертывание и вывод моделей в продакшн (inference)
✅ Создание платформ данных и BI-аналитика

Вот вам один интересный и очень конкретный кейс:

💡Запуск более 400 голосовых роботов в облаке.

RobotMIA специализируется на технологиях машинного обучения и разработке голосовых роботов для call-центров. Их роботы одновременно отвечают на тысячи вопросов пользователей по телефону.

Была потребность:
1️⃣ Создать комфортные условия для пользователей при общении с голосовыми роботами.
2️⃣ Научить роботов предоставлять максимально релевантные ответы.

Своей инфры не было, закинули все на Selectel. Требовалось:
🆒 ML-платформа для экспериментов с языковыми моделями.
🆒 Быстрая обработка запросов.
🆒 Серверы с GPU для обучения нейросетей.
🆒 Объектное хранилище для хранения данных (S3).

Получилось сделать:
🔻Среднее время ответа голосового робота — всего 1-2 секунды, даже в пиковые моменты;
🔻Инфраструктура поддерживается в 4 регионах ЦОД;
🔻Более 400 видов роботов с разными сценариями и голосами функционируют на платформе.

Кроме того, компания активно экспериментирует с большими языковыми моделями, используя ML-платформу Selectel для обучения и тестирования. Это позволяет им интегрировать LLM в свои сервисы и улучшать качество ответов.

🎚 В общем, в эру AI не стоит бояться облачных решений и пора решать свои ML-задачи с помощью новых мощных инструментов!

🔥 ТОП-3 маркетинговых взрыва июня 2025

1. Нейрореволюция
Мозг покупателя — новый black box. Бренды сканируют эмоции через айтрекинг и ИИ, подбирая триггеры точнее психотерапевта 🧠. Конверсия взлетела на 30%.

2. Наноинфлюенсеры рулят
50К подписчиков — новый 1 млн. Их вовлечённость 15% (у звезд — 3%). Wildberries уже в теме — продажи растут как на дрожжах.

3. Rutube наступает
+40% аудитории. Алгоритмы заточены под русский контент — здесь дешевле охваты и горячее лояльность.

Фишка месяца:
Голосовой поиск — уже 50% запросов. "Окей, Яндекс, купи слона" — теперь не шутка, а тренд.

— Тестируйте нейротесты
— Вкладывайтесь в микроблогеров
— Переезжайте на Rutube 😂

🎚️ P.S. Кто не успел, тот опоздал. Июль будет ещё горячее.

Всех обнял 🤗

😂 В Spotify «отменяют» группу, которая как оказалось, что это ИИ.

The Velvet Sundown собрали около полумиллиона слушателей, но недавно все обалдели от новости, что группы-то, оказывается, нет! Все песни, история и даже фотки — всё это сгенерировано. При этом группе всего-то меньше месяца, а её уже пихали во все подборки и дайджесты стриминга, так она и стала популярной. Теперь в интернете все думают, что Spotify специально продвигает музыку, созданную ИИ, чтобы не платить реальным артистам.

🎚️ Страница коллектива теперь завалена разочарованными комментариями о том, что группу успели полюбить, а песни массово удаляют из плейлистов.

🧩 Как сделать SQL-запрос в MongoDB и Redis?

Наткнулся на Хабре на статью о том, как пишут продакшн-код для YDB – распределённой СУБД для построения высоконагруженных систем с открытым исходным кодом. Развитием её федеративных возможностей занимаются студенты во время написания дипломов.

Какие есть результаты:

📌 PostgreSQL, ClickHouse, MySQL, MS SQL Server, MongoDB, Redis — данные из всех этих источников можно консолидировать с помощью YDB Federated Query.
🚀 Разработали SQL-интерфейс к NoSQL базам данных MongoDB и Redis, реализовали алгоритм вывода схемы для коллекций записей без фиксированной структуры.

Крутые кейсы на старте карьеры: разработка с ревью экспертов Яндекс Образования и польза для open-source сообщества.

📚 Данные раскиданы по разным хранилищам, и непонятно, как их проанализировать? Федеративные запросы спешат на помощь 🎚️

🤓 Langfuse: ваш следователь по особо LLM-нутым делам!

Наверняка сталкивались с дилеммой: "Почему LLM глючит?" Или "Как вообще его улучшить?".

Если да, то ответ простой - Langfuse! Это крутой инструмент, который помогает отслеживать, отлаживать и оценивать каждый шаг ваших LLM-цепочек.

Представьте: вы видите всю логику и размышления LLM, а не просто гадаете, что пошло не так. Удобно же?

Исследования показывают, до 80% разработчиков не всегда осознают, что их LLM-приложения "косячат».

Langfuse решает эту боль и дает полную прозрачность. Меньше затыков, пытаясь понять, почему LLM «отшила» человека, хотя нужная информация была (см. скрин реального кейса).

🎚️ Вы получаете возможность быстро расследовать ошибки. Далее принимаем взвешенные решения для улучшения своих приложений 🙌

⚡️ Ловите лайфхак — если хотите понять, какая LLM’ка вам идеально подходит.

Есть такая «боль» выбрать LLM'ку на старте проекта. При этом желательно не потратить денег на тесты, и попробовать несколько, и чтобы удобно в одном окне.

💡 Выручает LLMarena.ru - это такой бесплатный сервис, где удобно сравнивают нейросети в боевых условиях. Заливаешь промпт, а дальше:
- моментально видишь, кто на что горазд;
- находишь лучшую модель конкретно под свою задачу;
- экономишь кучу времени на тесты и подбор решений.

Не нужно верить графикам очередных убийц GPT/DeepSeek/Claude — проверяешь всё на своих задачах. Запустил и кайфуешь, наблюдая, как нейросетки соревнуются друг с другом в борьбе на твоих данных 😈

🎚️ Крч, если надо выбрать нейронку под именно ваш конкретный проект, задачу или просто для себя — идем на LLMarena.ru

🧠 Нашел крутую штуку, если вы используете сразу несколько чат-ботов — расширение OpenMemory, которое дает всем LLMкам общую память с самыми важными фактами

Логика такая: когда вы общаетесь с ChatGPT, Claude или Gemini, OpenMemory запоминает какие-то факты о вас или вашей работе, а затем автоматически предлагает удачные дополнения из памяти в зависимости от контекста текущего разговора, даже если вы общаетесь уже с другим ИИ 🧠

Ничего не поняли? Я сказал ChatGPT, что люблю додстер с кофе, а когда спросил у Gemini, какая моя любимая еда и напиток — расширение предложило Gemini подсказку.

Из жирных плюсов: конский бесплатный тариф и возможность развернуть свой сервак, если не очень хочется передавать факты о себе третьим лицам.

🎚️ @datafeeling

📹 Google выкатил новый бесплатный способ генераций в Veo3.

В этот раз бесплатный кредит на 300$ в Google Cloud, можно потратить на генерацию видео-роликов в Vertex AI Studio.

Есть нюансы: нужно привязать американскую карту и номер телефона, и заходить с американского IP 💩

💫 Цукерберг собрал для тебя «Мстителей ИИ» из OpenAI, Google и Anthropic, дав им контракты уровня суперзвёзд спорта — до $300 млн за 4 года.

Среди участников проекта — Трапит Бансал, один из ключевых исследователей OpenAI, который работал с Ильёй Суцкевером. Новое подразделение, получившее название Meta Superintelligence Labs, сфокусируется на разработке AGI-системы и будет функционировать как автономная структура, имеющая прямой доступ к Цукербергу.

Пока неизвестно, все ли новые сотрудники получили бонусы в размере $100 млн. К слову, эта сумма превышает годовые зарплаты CEO Apple, Microsoft и Uber.

Кайфую от этих переходов между биг-тех компаниями с выплатами дороже чем у мировых звезд футбола 😄

🎚️ Что ж, ждём новых релизов