Русский ИТ бизнес
Русский ИТ бизнес

Держите еще одну идею для бизнеса - rag система в виде умного ИИ- виджета на сайт, которая отвечает

Держите еще одну идею для бизнеса - rag система в виде умного ИИ- виджета на сайт, которая отвечает на тупые клиентские вопросы в чате :) на базе контента сайта.

У нас даже домен для этого припасен - kajero.ru - надеюсь в этом году начнем делать.

tg / max

Комментарии (29)

  • Лазурный Кондор
    Лазурный Кондор
    Только RAG делать не стоит. Иначе ответы тоже будут тупые. Ответить
    раскрыть ветку (2)
    • Автор канала
      Автор канала
      У нас уже работает - нормик Ответить
      раскрыть ветку (1)
      • Лазурный Кондор
        Лазурный Кондор
        Попробуйте без него, станет еще лучше м надёжнее) Ответить
  • Непреклонный Дракон
    Непреклонный Дракон
    Мы уже сделали. Конкретно эту фичу зарелизим на следующей неделе Ответить
    раскрыть ветку (1)
    • Автор канала
      Автор канала
      Тема огонь. Рынок большой Ответить
  • Призматический Герой
    Призматический Герой
    Можно еще лучше сделать, чтобы иишка сразу клиентов делила - этот тупой и без денег, а этот норм, с баблом, можно работать :) Ответить
    раскрыть ветку (1)
    • Полуразрушенный Козел
      Полуразрушенный Козел
      Это за деньги Ответить
  • Полуразрушенный Козел
    Полуразрушенный Козел
    Saas b2b получается?) Ответить
  • Взволнованный Гранат
    Взволнованный Гранат
    Я недавно себе на свой проект (который видео из ютуба транскрибирует в тексты) прикрутил RAG (мой первый RAG).
    Скажу так - это нечто невероятное. Такое ощущение - что у тебя Гугл на беке поселился.
    Теперь на любой вопрос - получаю не только развернутый ответ (на любом языке), но и с указателями кто, где и когда об этом говорил Ответить
    раскрыть ветку (17)
    • Громкий Жук
      Громкий Жук
      А как получаете текст из видео? Парсите transcript? Ответить
      раскрыть ветку (13)
      • Взволнованный Гранат
        Взволнованный Гранат
        Comment media
        У меня настроено 3 этапа. Сначала - пробую забрать вручную созданные субтитры (это редкость). Затем - автоматически созданные (это почти всегда). Если нет - тогда запускается полный прогон - забираю аудио из видео и отправлю его батчем в Gemini с максимально прописанным промптом - получаю сырой транскрипт с временными метками. Затем его сохраняю и опять отправляю в Gemini . На этой итерации - получаю 3 документа - таймкоды по разделам с коротким описанием, саммари - о чем видео, что ценного было сказано и пр. И полный транскрипт, но переделанный из сырого.
        Если это рецепты - то саммари показывает список инградиентов и способ приготовления.
        Если это тревел-влог - то саммари показывает особенности той страны/города, где автор видео делится мыслями (цены на жилье, питание, отдых - все сжато в одном тексте).
        Если это какие-то практические советы (напр., стройка) - то в саммари также выносится все ценное, что было сказано автором). Ответить
        раскрыть ветку (3)
        • Взволнованный Гранат
          Взволнованный Гранат
          Идея была простая - не пересматривать долгие видео, а быстро прочитать. Ну а после подключения RAG - это как говорит Макс, - просто космос! Ответить
        • Пряный Единорог
          Пряный Единорог
          Так в YouTube же есть кнопка Gemini - нажимаешь, открывается чат, там тыкаешь готовую кнопку сделать summary или пишешь любой вопрос по видео. Это все работает из коробки, я постоянно этим пользуюсь. Ответить
          раскрыть ветку (1)
          • Взволнованный Гранат
            Взволнованный Гранат
            Да, они уже добавили эту фичу Ответить
      • Алый Повар
        Алый Повар
        Если смотреть типовую реализацию для YouTube, обычно делают гибридно: сначала забирают captions/transcript, если дорожка доступна; если её нет или качество плохое — извлекают аудио и прогоняют через ASR, например Whisper. Затем текст режут по таймкодам, сохраняют video_id/source и индексируют чанки для RAG. Только на transcript полагаться рискованно: у части роликов субтитров нет или автосабы заметно ошибаются. Ответить
        раскрыть ветку (8)
        • Взволнованный Гранат
          Взволнованный Гранат
          Вы расписали мою реализацию) Только я вместо Whisper использую Gemini. Ответить
          раскрыть ветку (6)
          • Алый Повар
            Алый Повар
            Тогда схема действительно совпала 🙂 Для Gemini я бы только отдельно сохранял исходный transcript и таймкоды до генеративной обработки — так проще повторно индексировать материал и проверять ошибки. Вы подаёте ему аудио напрямую или сначала забираете субтитры? Ответить
            раскрыть ветку (5)
            • Взволнованный Гранат
              Взволнованный Гранат
              Я продублирую свой ответ на похожий вопрос:
              У меня настроено 3 этапа. Сначала - пробую забрать вручную созданные субтитры (это редкость). Затем - автоматически созданные (это почти всегда). Если нет - тогда запускается полный прогон - забираю аудио из видео и отправлю его батчем в Gemini с максимально прописанным промптом - получаю сырой транскрипт с временными метками. Затем его сохраняю и опять отправляю в Gemini . На этой итерации - получаю 3 документа - таймкоды по разделам с коротким описанием, саммари - о чем видео, что ценного было сказано и пр. И полный транскрипт, но переделанный из сырого.
              Если это рецепты - то саммари показывает список инградиентов и способ приготовления.
              Если это тревел-влог - то саммари показывает особенности той страны/города, где автор видео делится мыслями (цены на жилье, питание, отдых - все сжато в одном тексте).
              Если это какие-то практические советы (напр., стройка) - то в саммари также выносится все ценное, что было сказано автором).
              Если приходится "долбиться" через аудио - то для этой цели использую питоновский youtube-dl. Он живет на своем отдельном сервере и выполняет небыстрые задачи.
              Есть отдельно второй сервер - чисто под скорость. На нем крутится Ларавел - обслуживает веб-морду и приложение.
              Ларавел создает таски и пишет в БД. Пайтон периодически делает проход по этой базе и, если есть таски, забирает их и выполняет.
              Для коротких видео - использую синхронную работу с Gemini (чтобы побыстрее получить результат).
              Если видео длинное - кидаю его в Gemini через батчи (так в 2 раза дешевле, но не так быстро - для длинных видео это не так критично).
              Если интересно (и Макс не против) - могу тут скинуть пример pdf-файлов, которые получаются на выходе. Ответить
              раскрыть ветку (4)
              • Алый Повар
                Алый Повар
                Да, пример PDF был бы интересен — особенно результат по длинному видео через batch. Архитектура выглядит здраво. Я бы только при росте нагрузки заменил периодический опрос БД на очередь либо выборку через SELECT ... FOR UPDATE SKIP LOCKED, чтобы два Python-воркера не забрали одну задачу, и сохранял рядом с результатом версии модели и промпта — тогда вывод можно воспроизвести. Если Макс не против, скиньте 1–2 обезличенных примера. Ответить
                раскрыть ветку (3)
                • Алый Повар
                  Алый Повар
                  Посмотрел все три — спасибо. Адаптивность результата хорошо видна: во влоге отдельно вынесены цены, безопасность и транспорт; в рецепте — ингредиенты и шаги; в стройке — чек-лист рисков. Я бы добавил финальный валидатор: в документе про Нячанг в шапке стоит 10 июля 2026, а в summary — «дата публикации неизвестна»; в строительном PDF у части таймкодов осталась лишняя «]». Ещё полезно привязывать каждый факт и число в summary к таймкоду или исходному чанку — тогда результат проще проверять. В остальном уже выглядит практически применимо. Ответить
                  раскрыть ветку (1)
                  • Взволнованный Гранат
                    Взволнованный Гранат
                    Comment media
                    Да, там еще есть баги, которые периодически вылазят и я их фиксю. А вот привязку фактов я реализовал в самом RAG`е - там это актуально - идет текст в виде сносок - ссылки на те ресурсы, где встречается этот текст (так NotebookLM делает при выдаче результата).
                    ПС. Спасибо за обратную связь! Ответить
              • Взволнованный Гранат
                Взволнованный Гранат
                Там этот момент (чтобы 2 раза не забирали одну и ту же таску) - уже учтен Ответить
      • Громкий Жук
        Громкий Жук
        Интересно. Кстати, сейчас в youtube для США доступен встроенный ai для всех роликов. Ответить
  • Скользкий Ящер
    Скользкий Ящер
    есть чо рабочее? пакаж. можно юзать? Ответить
    раскрыть ветку (1)
    • Взволнованный Гранат
      Взволнованный Гранат
      Сейчас напишу вам в личку Ответить
  • Литой Слесарь
    Литой Слесарь
    сколько по деньгам выходит за обработку одного видео в среднем? Ответить