Примеры работ и кейсы по направлению «Генерация текстов»

ИИ-ассистент для личного развития — умный помощник, созданный на базе ИИ. Помогает в развитии профессиональных и личностных навыков, карьерном росте и организации деловой активности. Объединяет мощь LLM-моделей с интерфейсом Telegram-бота, обеспечивая персонализацию поддержки. * Функции: - Ведение диалога Поддерживает контекстно-зависимый диалог, понимая потребности пользователя. Общение сфокусировано на личном и профессиональном росте. - Прокачка навыков и консультирование Даёт рекомендации по hard и soft skills, помогает с карьерными целями и строит стратегию профессионального роста. - Коучинг и мотивация Задаёт вопросы, формулирует цели, отслеживает прогресс и поддерживает мотивацию. - База знаний Ответы формируются как на основе LLM, так и с учётом базы знаний по личностному и карьерному развитию. - Встречи Уточняет детали деловой встречи и создаёт событие в Google-календаре. * Технологии: - Qwen: LLM для системного промпта и работы с базой знаний. - Савви (suvvy.ai): Платформа для создания ИИ-ботов. - Telegram: Ассистент реализован как Telegram-бот. * Преимущества: - Доступность: помощь в развитии 24/7. - Персонализация: адаптируется под интересы пользователя. - Автоматизация рутины: запись встреч без ручного ввода в календарь. - Надёжность: Савви гарантирует стабильную работу. * Целевая аудитория: - Специалисты, стремящиеся к профессиональному росту. - Предприниматели, нуждающиеся в коучинге и организации встреч. - Люди, работающие над личной эффективностью.

📖 О проекте Мониторинг конкурентов — приложение для анализа конкурентной среды. Помогает бизнесу получать комплексную аналитику о конкурентах. Использует технологии ИИ для анализа текстов, изображений и сайтов. ✨ Возможности 🤖 AI-анализ текста — анализ текстового контента 🖼️ Анализ изображений — оценка стиля, маркетинговых материалов и упаковки 🌐 Парсинг сайтов — извлечение контента 📊 Расширенные метрики — комплексная оценка 📋 История запросов — сохранение анализов 💻 Desktop приложение — приложение для Windows 🌐 Веб-интерфейс — интуитивный веб-клиент 🎯 Основные функции 1. Анализ текста конкурента Анализирует контент и предоставляет: ✅ Сильные стороны ⚠️ Слабые стороны ⭐ Уникальные предложения 💡 Рекомендации 📊 Расширенные метрики (0-10): Оценка дизайна Уровень доверия Восприятие зрелости AI Ясность ценностного предложения Готовность к enterprise Риск AI washing Области фокуса автоматизации Лица, принимающие решения Потенциал анимации 📝 Общее резюме 2. Анализ изображений Анализирует визуал и предоставляет: 🖼️ Детальное описание 💡 Маркетинговые инсайты ⭐ Оценка визуального стиля 📊 Расширенные метрики 📋 Рекомендации по улучшению 3. Парсинг и анализ сайтов Анализирует контент конкурентов: 🌐 Парсинг 📸 Визуал сайта 🤖 Анализ на основе извлечённого контента 📊 Метрики и оценки 4. История 📋 Сохранение анализов — последние 10 запросов 🔍 Просмотр истории — доступ к предыдущим анализам 📊 Полные данные — возможность просмотреть анализ из истории 🗑️ Очистка истории

🎯 Описание RAG Telegram Assistant — интеллектуальный бот, который использует технологию RAG для ответов на вопросы пользователей на основе предоставленной базы знаний. Бот объединяет: - Векторный поиск (FAISS) для быстрого нахождения релевантной информации - LLM модель (Claude Sonnet 4.5) для генерации точных ответов - Кеширование для оптимизации производительности - Оценку качества через RAGAS метрики Как это работает? - Пользователь задает вопрос в Telegram - Система проверяет кеш на наличие готового ответа - Если ответа нет, выполняется векторный поиск по базе знаний - Найденный контекст передается в LLM для генерации ответа - Ответ сохраняется в кеш и отправляется пользователю ✨ Возможности 💬 Интеллектуальные ответы на основе базы знаний 🔍 Векторный поиск с использованием FAISS 💾 Кеширование ответов для быстрого доступа 📊 Статистика системы в реальном времени 🎯 Оценка качества через RAGAS метрики 🚀 Telegram интерфейс для удобного взаимодействия 📚 Поддержка больших документов с умным chunking 🛠 Технологии Основные библиотеки: - python-telegram-bot (21.0+) - Telegram Bot API - anthropic (0.34.0+) - Claude API через ProxyAPI - openai (1.3.0+) - OpenAI API для embeddings - faiss-cpu (1.7.4+) - Векторный поиск - ragas (0.2.0+) - Оценка качества RAG систем Модели: - LLM: Claude Sonnet 4.5 (через ProxyAPI) - Embeddings: text-embedding-3-small (OpenAI) - Vector DB: FAISS (IndexFlatIP для cosine similarity) 📦 Установка Требования: - Python 3.11+ - pip - Git

Забудьте про ограниченные чаты и однообразные функции. Здесь работает по-настоящему умный помощник — тот, который понимает текст, фото и даже ваш стиль общения. Всё просто: вы выбираете нужную ИИ-модель — и получаете максимальную отдачу под свою задачу. Бот не гадает и не придумывает, он анализирует, решает и помогает. 📌 Функциональность – Чат с ИИ: выберите модель под себя — общение, поиск информации, креатив или код – Анализ фото: распознаём текст и детали на изображениях – Переводы: любые языки, естественно и понятно – Помощь с задачами и кодом: от формул до реальных решений Как это работает Этот бот — не просто цифровой собеседник, а мультитул современного пользователя. Комбинирует мощности разных искусственных интеллектов, читает и тексты, и фото, отвечает мгновенно и по делу. Вам не нужно искать решения в разных приложениях — здесь всё в одном окне. Напишите свой запрос При необходимости добавьте фото Получите чёткий ответ, решение или перевод Мультимодальный бот — всё, что вам нужно, в одном чате. Попробуйте интеллект совершенно нового уровня!

Иллюстрации были сделаны в разные периоды развития моего канала

Проект выполнен для бизнеса, которому требовался контент с фокусом на результат: SEO-видимость, читаемость и понятная логика подачи. В работе использую AI как инструмент ускорения и вариативности, а не как замену мышления. Все тексты проходят ручную редактуру и доработку под задачу, нишу и целевую аудиторию. Что было сделано: анализ ниши, продукта и ЦА формирование задачи под SEO и маркетинговые цели генерация вариантов текстов с помощью AI ручная редактура, усиление смысла, устранение шаблонов адаптация под формат, площадку и этап воронки Результат — структурированный контент, который отвечает поисковому интенту, легко читается и работает на бизнес-цель, а не просто «выглядит AI-сгенерированным».