AI Practical

Пошаговое руководство по созданию редактора с генерацией и правками текста на базе OpenAI API с конкретными цифрами, архитектурой и примерами кода. Подходит для MVP и промышленного продукта в 2025–2026 годах.

Получите рабочий пайплайн: от установки окружения до индексации через FAISS и развёртывания простого API; время выполнения — 30–90 минут в зависимости от конфигурации. Примеры кода используют Python 3.11 и модели 2025 года.

Как безопасно и стабильно подключить OpenAI API из России через прокси-сервер за пределами РФ. Пошаговая инструкция 2025–2026 с примером на Go, настройками прокси и стратегиями обхода rate limit.

Пошаговый практический гайд по использованию function calling в OpenAI API с реальными примерами на 2025 год. Выполнение от начальной установки до безопасного запуска — около 40–70 минут.

Пошаговое руководство по настройке Retrieval-Augmented Generation для поиска по корпоративным документам и личным архивам. Практические рекомендации по чанкованию, выбору embeddings, хранению векторов и интеграции с LLM (с конкретными цифрами и кодом).

Сравнение GPT-4 Turbo и Claude Opus по ключевым метрикам — производительность, кодогенерация, стоимость и экосистема. Короткий вывод: для задач, где критичны задержка и масштабирование запросов — GPT-4 Turbo; для задач с повышенными требованиями к безопасности и управляемости — Claude Opus.