Комментарии

В ближайшее время мы планируем значительно увеличить ассортимент товаров. Мне хотелось бы узнать, сколько товаров можно загрузить на DST Маркетплейс, и есть ли какие-то ограничения или проблемы при загрузке большого количества товаров.

На данный момент у нас уже более 200 000 позиций. Что произойдёт, если мы увеличим это количество до миллиона или даже больше? Как это отразится на работе движка и системы в целом?

Буду благодарен за любую информацию и рекомендации по этому вопросу.

IDP — это революционная технология, которая революционизирует обработку документов за счет использования оптического распознавания символов, NLP, машинного обучения и искусственного интеллекта. Автоматизируя извлечение, интерпретацию и анализ данных, IDP оптимизирует бизнес-операции, уменьшает количество ошибок и позволяет организациям принимать более обоснованные решения. Поскольку предприятия продолжают генерировать и обрабатывать огромные объемы данных, внедрение IDP становится необходимым для сохранения конкурентоспособности в цифровую эпоху.

Будущее этой технологии захватывающе и полно потенциала. Благодаря достижениям в области машинного обучения, НЛП и пользовательского опыта IDP позволит организациям оптимизировать процессы, сократить расходы и получать ценную информацию из огромных объемов информации, содержащейся в документах. Эти тенденции будут стимулировать инновации в сфере ВПЛ, делая обработку и анализ документов проще и эффективнее, чем когда-либо, независимо от их формата или структуры.

Существует несколько основных шагов к интеллектуальной обработке документов.

Сбор данных. На первом этапе решения IDP начинают обработку документов со сбора неструктурированных данных из различных источников, таких как бумажные документы, PDF-файлы, изображения, электронные письма и т. д.

Извлечение данных. После сбора данных решения IDP применяют методы обработки естественного языка (NLP) и оптического распознавания символов (OCR) для распознавания и извлечения соответствующей информации из документа.

Проверка данных. Извлеченные данные затем проверяются путем сравнения их с заранее определенными правилами или посредством проверки человеком для обеспечения точности и полноты.

Интеграция данных. После проверки данных они обрабатываются и преобразуются в структурированные данные, которые можно легко интегрировать с другими системами, такими как база данных, инструменты бизнес-аналитики или система управления контентом.

Анализ и аналитическая информация. Как только структурированные данные станут доступны, можно будет применить расширенные аналитические инструменты, такие как алгоритмы интеллектуального анализа данных и машинного обучения, для получения аналитической информации и принятия обоснованных бизнес-решений на основе данных.
Наиболее распространенные варианты использования интеллектуальной обработки документов

Технология IDP может выполнять обработку документов в различных отраслевых сценариях использования. IDP можно настроить для масштабирования при автоматизации обработки документов.
Логистика

Интеллектуальная обработка документов все чаще используется в логистических компаниях для эффективного управления цепочками поставок, транспортировки, доставки и доставки до дома. Поскольку в процессах участвует множество третьих сторон, информация должна быть проверена, перепроверена и проверена на соответствие требованиям для ручной обработки.

IDP решает эту проблему, поскольку может считывать неструктурированные данные из различных источников, тем самым устраняя необходимость вмешательства человека и экономя время на протяжении всего процесса. Предприятия, расширяющие свою базу пользователей или масштабирующие обработку документов, могут использовать решение для автоматизации IDP, чтобы контролировать рабочие процессы.
Страхование

Страховые компании используют технологию IDP для оптимизации процессов управления огромными претензиями по страхованию данных клиентов, ускорения подписания форм, подписанных заявителями, и выявления мошенничества. С увеличением количества претензий возникает необходимость соответствовать требованиям подтверждающих документов, счетов-фактур, фотографий и квитанций для удовлетворения претензий.

На основе данных о клиентах IDP помогает определить склонность к риску и предлагает лучшие полисы с привлекательными преимуществами. Интеллектуальная обработка документов заменяет интенсивную ручную работу и ошибки обработки автоматизированным рабочим процессом.
Банковские и финансовые услуги

В банковских и финансовых услугах кредиторы должны просматривать множество документов KYC, чтобы проверять клиринговые платежи, определять кредитный рейтинг, снижать риски и быстро реагировать на них. Банки и кредиторы используют решения IDP для организации данных, застрявших в недоступных документах, и обеспечения легкого доступа к ним для нескольких отделов.

Технология IDP ускоряет путь клиента и обеспечивает более быстрое предоставление финансовых услуг. Это также помогает устранить необходимость вручную анализировать заявки на получение кредита, документы, удостоверяющие личность, и другие формы, чтобы предоставлять более качественные услуги без ущерба для качества.
Коммерческая недвижимость

Интеллектуальная обработка документов позволяет использовать коммерческую недвижимость за счет ускорения заключения договоров аренды и аренды. Он также включает меморандумы, операционные отчеты, анализ рыночных цен и определение выгодных инвестиций. Владельцы недвижимости и фирмы коммерческой недвижимости используют решения IDP для получения данных из нескольких источников. Это помогает им выбрать лучшее место и приобрести новую недвижимость, которая обеспечит значительную отдачу от инвестиций.

Решение IDP позволяет получить ценную информацию о рыночных сравнениях в режиме реального времени и автоматизировать анализ денежных потоков. Чтобы предприятия могли быстрее принимать решения и быстрее получать прибыльные инвестиции.

Спасибо за ответы, а можете по подробней о рабочем процессе IDP, проще говоря как он работает?

IDP – интеллектуальная обработка документов – это технология, которая переосмысливает способы обработки и автоматизации данных на предприятиях. Хотя более 80% деловых документов неструктурированы, организации прибегают к автоматизации процесса сбора, извлечения и обработки информации.

Интеллектуальная обработка документов — идеальная технология для решения проблем чтения сложных документов. Он широко популярен благодаря своим поразительным преимуществам для бизнеса, таким как обеспечение точности данных, устранение ручного вмешательства, повышение эффективности, соблюдение юридических и нормативных требований и многое другое.

Читайте дальше, чтобы узнать, что такое интеллектуальная обработка документов (IDP), как она работает, ее преимущества и некоторые важные варианты использования.

Что такое интеллектуальная обработка документов?

Сегодняшние предприятия могут автоматизировать извлечение плотных и неструктурированных данных благодаря интеллектуальной обработке документов (IDP). Это технология нового поколения, которая помогает преобразовывать необработанные данные в удобные форматы, предоставляя информацию для бизнес-операций.

Решения IDP можно легко интегрировать с системами управления документами/данными, что позволяет предприятиям быстрее систематизировать документы. Внедрение интеллектуальной обработки документов может обеспечить лучшее качество данных, упрощая получение информации, которая будет определять бизнес-решения. В то время как сотрудники могут сэкономить часы утомительной работы по вводу данных и больше сосредоточиться на важных задачах.

Интеллектуальная обработка документов использует такие технологии, как искусственный интеллект, машинное обучение, обработка естественного языка (NLP), интеллектуальное распознавание символов (ICR) и оптическое распознавание символов (OCR), чтобы охватить весь процесс обработки документа (классификация, категоризация, извлечение и проверка)..

Технология IDP набирает обороты в извлечении данных благодаря быстрому развитию искусственного интеллекта. Эту технологию также называют когнитивной обработкой данных, интеллектуальным сбором данных, интеллектуальным извлечением данных и машинным обучением OCR. Хотя чаще всего считается, что это расширение OCR. Вместо этого решение IDP является мощной заменой решений OCR.
Ключевые различия между OCR и IDP

Технологии оптического распознавания символов (OCR) и интеллектуальной обработки документов (IDP) известны для извлечения и обработки неструктурированных данных. Они не одинаковы, несмотря на некоторое сходство.

Решения OCR широко используются для извлечения текста из отсканированных и цифровых документов. Он подходит для анализа изображений, отдельных символов или конкретных слов и преобразования их в машиночитаемый текст. Короче говоря, OCR может преобразовывать физические документы в цифровой текст, который можно искать, редактировать и обрабатывать в системе.

С другой стороны, технология IDP более продвинута, чем OCR. Решения IDP могут помочь идентифицировать и извлекать такую ​​информацию, как адреса, даты, имена и другие данные, из документов и PDF-файлов. Он анализирует содержание документов для их классификации. Позже классифицирует документы по соответствующим форматам для выполнения других автоматизированных задач.

Традиционное OCR фокусируется исключительно на преобразовании изображений в текст, который трудно читать или текст поврежден. Однако IDP обеспечивает высочайшую эффективность чтения документов и PDF-файлов для предоставления точных данных.
Бизнес-преимущества интеллектуальной обработки документов

IDP может автоматизировать процесс ручного ввода данных, позволяя средним и крупным предприятиям собирать и извлекать документы большей сложности. Вот некоторые существенные преимущества, которые он может предложить бизнесу.

1. Повышенная точность и скорость: IDP может помочь устранить ошибки при ручной обработке документов. Алгоритмы машинного обучения, используемые в IDP, могут учиться на предыдущих задачах обработки документов, что со временем может помочь повысить точность. Автоматизация ускоряет процессы, экономит время и уменьшает количество ошибок в рабочем процессе.

2. Масштабируемость. Технология IDP хорошо масштабируется и подходит для предприятий любого размера. Независимо от того, нужно ли организации обрабатывать несколько сотен документов в месяц или тысячи документов в день, решения IDP можно настроить в соответствии с ее потребностями.

3. Улучшенная безопасность и соответствие требованиям. IDP может помочь организациям соблюдать нормативные требования путем точного сбора и хранения всех соответствующих данных.

4. Экономия затрат. Внедрение IDP может помочь снизить затраты, связанные с ручной обработкой документов, такие как затраты на рабочую силу, печать и хранение. Автоматизируя рабочий процесс обработки документов, организации также могут снизить риск ошибок, которые могут привести к дорогостоящей доработке.

5. Улучшение качества обслуживания клиентов. IDP может помочь улучшить качество обслуживания клиентов за счет ускорения времени ответа и минимизации времени, необходимого для обработки документов.

6. Конкурентное преимущество. Технология обеспечивает конкурентоспособность, позволяя обрабатывать документы быстрее, чем их конкуренты. Это может помочь организациям выиграть новый бизнес и сохранить существующих клиентов.

Что еще более важно, технология IDP может понимать данные, которые она сканирует. Это означает, что предприятия могут постоянно получать ценную информацию, обеспечивать оптимальную производительность и сокращать вмешательство человека в обработку документов.

Intelligent Document Processing (IDP) — это технология, которая использует искусственный интеллект (AI) и машинное обучение для захвата, извлечения и интерпретации данных из различных типов документов.

IDP workflow включает несколько этапов:
— Data Capture. IDP решения собирают неструктурированные данные из разных источников, таких как бумажные документы, PDF-файлы, изображения, электронные письма.
— Data Extraction. После захвата данных IDP решения применяют методы естественного языка обработки (NLP) и оптического распознавания символов (OCR) для распознавания и извлечения релевантной информации из документа.
— Data Validation. Извлечённая информация проверяется на точность и полноту, сравниваясь с предопределёнными правилами или проходя через человеческий обзор.
— Data Integration. После проверки данные обрабатываются и преобразуются в структурированные данные, которые можно легко интегрировать с другими системами, например, с базой данных, инструментами бизнес-аналитики или системой управления контентом.
— Анализ и выводы. После того как структурированная информация становится доступной, к ней применяют инструменты анализа данных, такие как данные mining и алгоритмы машинного обучения, чтобы получить выводы и принять информированные бизнес-решения на основе данных.

IDP используется в разных отраслях, например, в логистике для эффективного управления цепочками поставок, в страховании для обработки страховых претензий, в коммерческом строительстве для ускорения оформления арендных и лизинговых договоров.

Можно по подробней о технологии Data-First IDP, также интересно в каких отраслях данную технологию уже применяют и насколько она практична для бизнеса.

Мы работаем на DST Platform уже три года назад, и это было одно из лучших решений, которые мы когда-либо принимали! Фреймворк стал настоящим катализатором нашего роста и эффективности.

Во-первых, интерфейс DST Platform, а точнее лицензии DST Маркетплейс интуитивно понятен и удобен в использовании. Наша команда быстро освоила все его возможности, и мы смогли резко сократить время на обучение новых сотрудников для работы с поставщиками и клиентами. Это, несомненно, повысило нашу продуктивность! Второе, что стоит отметить — это гибкость фреймворка. Мы смогли адаптировать его под свои бизнес-процессы и специфические нужды нашего маркетплейса, что значительно упростило рабочие процессы.

Также хочется выделить скорость работы. DST Platform активно справляется с растущими объемами данных и запросов пользователей, что позволяет нам поддерживать высокий уровень обслуживания клиентов. Мы ни разу не сталкивались с серьезными сбоями, что, согласитесь, очень важно в мире электронной торговли.

К тому же, команда поддержки DST Platform всегда на связи и готова помочь с любыми сложностями. Они очень отзывчивые и профессиональные, что создает ощущение надежности и уверенности в использовании продукта.

Пожалуй, единственным недостатком можно назвать необходимость периодического обновления платформы для доступа к новым функциям и улучшениям, но это оправданно, учитывая прогресс, который мы наблюдаем!

Я приобрел две лицензии: DST Marketplace и DST Board. Они понадобились мне для создания маркетплейса в рамках моей компании, а также для реализации собственного стартапа — доски объявлений, посвященной ремонту и перевозкам.

Я очень доволен работой обоих продуктов и особенно CMS, которая обеспечивает удобство управления.

Я приобрел две лицензии: DST Marketplace и DST Board. Они понадобились мне для создания маркетплейса в рамках моей компании, а также для реализации собственного стартапа — доски объявлений, посвященной ремонту и перевозкам.

Я очень доволен работой обоих продуктов и особенно CMS, которая обеспечивает удобство управления.

Я приобрел две лицензии: DST Marketplace и DST Board. Они понадобились мне для создания маркетплейса в рамках моей компании, а также для реализации собственного стартапа — доски объявлений, посвященной ремонту и перевозкам.

Я очень доволен работой обоих продуктов и особенно CMS, которая обеспечивает удобство управления.

Мы работаем на DST Platform уже три года назад, и это было одно из лучших решений, которые мы когда-либо принимали! Фреймворк стал настоящим катализатором нашего роста и эффективности.

Во-первых, интерфейс DST Platform, а точнее лицензии DST Маркетплейс интуитивно понятен и удобен в использовании. Наша команда быстро освоила все его возможности, и мы смогли резко сократить время на обучение новых сотрудников для работы с поставщиками и клиентами. Это, несомненно, повысило нашу продуктивность! Второе, что стоит отметить — это гибкость фреймворка. Мы смогли адаптировать его под свои бизнес-процессы и специфические нужды нашего маркетплейса, что значительно упростило рабочие процессы.

Также хочется выделить скорость работы. DST Platform активно справляется с растущими объемами данных и запросов пользователей, что позволяет нам поддерживать высокий уровень обслуживания клиентов. Мы ни разу не сталкивались с серьезными сбоями, что, согласитесь, очень важно в мире электронной торговли.

К тому же, команда поддержки DST Platform всегда на связи и готова помочь с любыми сложностями. Они очень отзывчивые и профессиональные, что создает ощущение надежности и уверенности в использовании продукта.

Пожалуй, единственным недостатком можно назвать необходимость периодического обновления платформы для доступа к новым функциям и улучшениям, но это оправданно, учитывая прогресс, который мы наблюдаем!

Как Copilot улучшает процесс разработки

GitHub Copilot создан на основе OpenAI Codex и доступен в обновлении Windows 11 (23H2) и Windows 10 (22H2). Возможности нейросети:

— Генерирует код из текстового комментария с описанием функций, скрипта.
— Анализирует, предлагает новые строки.
— Оценивает смысловой контекст создаваемого ПО.
— Способен адаптироваться к стилю работы программиста и предлагать решения в соответствии с его профессиональным уровнем.

Гитхаб Копилот помогает разработчику сэкономить время на поиск информации, изучение больших баз данных. Вместо этого специалист фокусируется на отладке системы, улучшении эффективности, создании альтернативных решений.

Copilot — полезный инструмент в программировании, но он не способен решать задачи самостоятельно. Для грамотной работы нейросети необходим правильно составленный запрос. Искусственный интеллект упрощает работу разработчика, но не выполняет ее полностью.

У ресурса есть недостатки:

— Не проводит самотестирование. ИИ-помощник не обнаруживает баги без участия пользователя. Код неизбежно нужно оптимизировать, поэтому роль программиста при работе с Copilot высока.
— Противоречит подсказкам, которые предлагает IDE. Нейросеть, так же как и среда разработки, дает советы по улучшению кода. В некоторых случаях эти рекомендации разнятся друг с другом.
— Может нарушить авторские права. Искусственный интеллект применяет общедоступные данные, поэтому есть вероятность, что он предложит лицензированный код.
— Мешает программистам развивать компетенции. Чтобы профессионально вырасти, разработчикам не стоит регулярно пользоваться нейросетью.

Копилот отличается от аналогов, которые используются в России и мире (например, Google Gemini, ChatGPT).

Особенности:

— Голосовой помощник. Нейросеть поддерживает разговорные ответы и ввод информации.
— Возможность загрузки картинок. В некоторых случаях ИИ-помощник поддерживает изображения.
— Указание источников данных. Копилот делится ссылками на ресурсы с информацией.
— Бесплатное создание картинок. Генерация изображений другими ИИ-сервисами платная.

Весной 2024 года компания GitHub расширила возможности ИИ-помощника и анонсировала Copilot Workspace. Это среда разработки программного обеспечения, основанная на нейросетях GPT-4 Turbo. Дает рекомендации программистам на всех этапах — от создания идеи и начала написания кода до тестирования и запуска.

Какие основные возможности инструмента

— Разработка повторяющегося кода для уже существующих задач. Нейросеть работает на данных из открытых источников, поэтому без труда напишет код по имеющейся в интернете информации.
— Понимание большого спектра мировых языков. ИИ обрабатывает русскоязычные запросы, но оптимальнее использовать английский.
— Поддерживает ряд программ — Visual Studio, Neovim, VS Code.
— Знает такие языки программирования, как Java, TypeScript, Python, C, C+, С#, Ruby, Go.
— Генерирует тексты разных форматов — эссе, списки, инструкции, рассказы.
— Создает изображения с помощью нейросети Dall-E 3. Конкурирует с Midjourney и Stable Diffusion. Дает возможность доработки, отображает промпт под каждой картинкой. Лимит — 15 запросов ежедневно, затем скорость генерации замедлится.

Примеры использования GitHub Copilot

— Управление Windows. Нейросеть встроена в систему и помогает создавать команды для компьютера. К примеру, выбрать светлый или темный интерфейс, включить приложение, изменить фон, отключить громкость, перейти к разделу настроек. Неудобство в том, что многие из команд предполагают подтверждение действия.
— Проверка ПК на сбои. Для этого достаточно задать вопрос «Почему не работает микрофон?». ИИ-помощник обработает запрос и в новом окне откроет требуемый блок утилиты по исправлению ошибок Windows.
— Создание телеграм-бота. Программа напишет код с прописанными функциями.
— Кулинарная помощь. Копилот способен найти нужный рецепт, составить список продуктов, режим питания на несколько месяцев с заданными целями.
— Развлечения. Например, нейросеть может притвориться известными персонажем Джеком Воробьем или Белоснежкой. Copilot имитирует стиль общения героя и будет так общаться, пока пользователь не попросит закончить.
— Писать саммари научных статей, книг. Функция работает только в Microsoft Edge. Для активации нажмите «Создать сводку страницы». Инструмент полезен, чтобы быстро узнать, какие темы включены в текст, и решить, стоит ли прочитать его подробнее.
— Рассказать краткое содержание ролика на YouTube. Отправьте боту ссылку на ролик и попросите передать основную информацию на видео. Это конкурентное преимущество Копилота в сравнении с ChatGPT, который выполняет эту команду платно. Качественно работает только с роликами на английском.

Как его правильно использовать

Копилот можно использовать через браузер на сайте Microsoft, с помощью Microsoft Edge и приложений на iOS или Android.

Инструкция, как применять нейросеть пользователям из России:

Шаг 1. Зарегистрируйте аккаунт не в российском регионе. При входе в профиль введите электронную почту с доменом .com, а не .ru. Иначе вместо 30 запросов доступно будет только 5. К тому же, это дает возможность генерировать картинки и сохранять историю переписки.

Шаг 2. Чтобы обойти геоблокировку, смените DNS на Comss. one DNS. Сделайте это с помощью Control D для Windows или программы YogaDNS.

Шаг 3. Проверьте работоспособность плагина. Для этого напишите несложный запрос. Начните вводить функцию, чтобы Copilot мог предложить код. Для принятия подсказки, нажмите Tab, для отклонения — Esc.

Шаг 4. Вводите запрос корректно и подробно. Для более точного результата пишите на английском языке. Используйте один из самых точных переводчиков, который работает на основе искусственного интеллекта — DeepL.

Шаг 5. Оцените соответствие подсказок Copilot установленным требованиям. Когда нейросеть предлагает кодовые фрагменты или альтернативные варианты, проводите их проверку, поскольку система не умеет выполнять это сама.

Шаг 6. Улучшите код. Вносите изменения в предложения ИИ-помощника. Копилот обучаем. Правки помогут системе скопировать стиль разработчика и предлагать более релевантные решения в будущем.

Шаг 7. Регулярно обновляйте плагин. Это поможет получать новые функции и улучшения.

Главное, что нужно знать

— Гитхаб Копилот — нейросеть, созданная GitHub и OpenAI для написания кода.
— ИИ помогает программистам упростить процесс разработки, делегировать системе рутинные задачи и сфокусироваться на творческом подходе.
— GitHub Copilot генерирует код из текстового комментария, адаптируется к стилю разработчика, следит за новинками, поддерживает популярные языки программирования, генерирует изображения, помогает управлять компьютером, пишет саммари к текстам и Ютуб-роликам.
— К недостаткам относится отсутствие самотестирования, противоречие подсказкам IDE, возможное нарушение авторских прав.
— Чтобы использовать в России, нужно зарегистрироваться с иностранной электронной почты и сменить DNS на Comss. one DNS, чтобы обойти геоблокировку.

Как Copilot улучшает процесс разработки

GitHub Copilot создан на основе OpenAI Codex и доступен в обновлении Windows 11 (23H2) и Windows 10 (22H2). Возможности нейросети:

— Генерирует код из текстового комментария с описанием функций, скрипта.
— Анализирует, предлагает новые строки.
— Оценивает смысловой контекст создаваемого ПО.
— Способен адаптироваться к стилю работы программиста и предлагать решения в соответствии с его профессиональным уровнем.

Гитхаб Копилот помогает разработчику сэкономить время на поиск информации, изучение больших баз данных. Вместо этого специалист фокусируется на отладке системы, улучшении эффективности, создании альтернативных решений.

Copilot — полезный инструмент в программировании, но он не способен решать задачи самостоятельно. Для грамотной работы нейросети необходим правильно составленный запрос. Искусственный интеллект упрощает работу разработчика, но не выполняет ее полностью.

У ресурса есть недостатки:

— Не проводит самотестирование. ИИ-помощник не обнаруживает баги без участия пользователя. Код неизбежно нужно оптимизировать, поэтому роль программиста при работе с Copilot высока.
— Противоречит подсказкам, которые предлагает IDE. Нейросеть, так же как и среда разработки, дает советы по улучшению кода. В некоторых случаях эти рекомендации разнятся друг с другом.
— Может нарушить авторские права. Искусственный интеллект применяет общедоступные данные, поэтому есть вероятность, что он предложит лицензированный код.
— Мешает программистам развивать компетенции. Чтобы профессионально вырасти, разработчикам не стоит регулярно пользоваться нейросетью.

Копилот отличается от аналогов, которые используются в России и мире (например, Google Gemini, ChatGPT).

Особенности:

— Голосовой помощник. Нейросеть поддерживает разговорные ответы и ввод информации.
— Возможность загрузки картинок. В некоторых случаях ИИ-помощник поддерживает изображения.
— Указание источников данных. Копилот делится ссылками на ресурсы с информацией.
— Бесплатное создание картинок. Генерация изображений другими ИИ-сервисами платная.

Весной 2024 года компания GitHub расширила возможности ИИ-помощника и анонсировала Copilot Workspace. Это среда разработки программного обеспечения, основанная на нейросетях GPT-4 Turbo. Дает рекомендации программистам на всех этапах — от создания идеи и начала написания кода до тестирования и запуска.

Какие основные возможности инструмента

— Разработка повторяющегося кода для уже существующих задач. Нейросеть работает на данных из открытых источников, поэтому без труда напишет код по имеющейся в интернете информации.
— Понимание большого спектра мировых языков. ИИ обрабатывает русскоязычные запросы, но оптимальнее использовать английский.
— Поддерживает ряд программ — Visual Studio, Neovim, VS Code.
— Знает такие языки программирования, как Java, TypeScript, Python, C, C+, С#, Ruby, Go.
— Генерирует тексты разных форматов — эссе, списки, инструкции, рассказы.
— Создает изображения с помощью нейросети Dall-E 3. Конкурирует с Midjourney и Stable Diffusion. Дает возможность доработки, отображает промпт под каждой картинкой. Лимит — 15 запросов ежедневно, затем скорость генерации замедлится.

Примеры использования GitHub Copilot

— Управление Windows. Нейросеть встроена в систему и помогает создавать команды для компьютера. К примеру, выбрать светлый или темный интерфейс, включить приложение, изменить фон, отключить громкость, перейти к разделу настроек. Неудобство в том, что многие из команд предполагают подтверждение действия.
— Проверка ПК на сбои. Для этого достаточно задать вопрос «Почему не работает микрофон?». ИИ-помощник обработает запрос и в новом окне откроет требуемый блок утилиты по исправлению ошибок Windows.
— Создание телеграм-бота. Программа напишет код с прописанными функциями.
— Кулинарная помощь. Копилот способен найти нужный рецепт, составить список продуктов, режим питания на несколько месяцев с заданными целями.
— Развлечения. Например, нейросеть может притвориться известными персонажем Джеком Воробьем или Белоснежкой. Copilot имитирует стиль общения героя и будет так общаться, пока пользователь не попросит закончить.
— Писать саммари научных статей, книг. Функция работает только в Microsoft Edge. Для активации нажмите «Создать сводку страницы». Инструмент полезен, чтобы быстро узнать, какие темы включены в текст, и решить, стоит ли прочитать его подробнее.
— Рассказать краткое содержание ролика на YouTube. Отправьте боту ссылку на ролик и попросите передать основную информацию на видео. Это конкурентное преимущество Копилота в сравнении с ChatGPT, который выполняет эту команду платно. Качественно работает только с роликами на английском.

Как его правильно использовать

Копилот можно использовать через браузер на сайте Microsoft, с помощью Microsoft Edge и приложений на iOS или Android.

Инструкция, как применять нейросеть пользователям из России:

Шаг 1. Зарегистрируйте аккаунт не в российском регионе. При входе в профиль введите электронную почту с доменом .com, а не .ru. Иначе вместо 30 запросов доступно будет только 5. К тому же, это дает возможность генерировать картинки и сохранять историю переписки.

Шаг 2. Чтобы обойти геоблокировку, смените DNS на Comss. one DNS. Сделайте это с помощью Control D для Windows или программы YogaDNS.

Шаг 3. Проверьте работоспособность плагина. Для этого напишите несложный запрос. Начните вводить функцию, чтобы Copilot мог предложить код. Для принятия подсказки, нажмите Tab, для отклонения — Esc.

Шаг 4. Вводите запрос корректно и подробно. Для более точного результата пишите на английском языке. Используйте один из самых точных переводчиков, который работает на основе искусственного интеллекта — DeepL.

Шаг 5. Оцените соответствие подсказок Copilot установленным требованиям. Когда нейросеть предлагает кодовые фрагменты или альтернативные варианты, проводите их проверку, поскольку система не умеет выполнять это сама.

Шаг 6. Улучшите код. Вносите изменения в предложения ИИ-помощника. Копилот обучаем. Правки помогут системе скопировать стиль разработчика и предлагать более релевантные решения в будущем.

Шаг 7. Регулярно обновляйте плагин. Это поможет получать новые функции и улучшения.

Главное, что нужно знать

— Гитхаб Копилот — нейросеть, созданная GitHub и OpenAI для написания кода.
— ИИ помогает программистам упростить процесс разработки, делегировать системе рутинные задачи и сфокусироваться на творческом подходе.
— GitHub Copilot генерирует код из текстового комментария, адаптируется к стилю разработчика, следит за новинками, поддерживает популярные языки программирования, генерирует изображения, помогает управлять компьютером, пишет саммари к текстам и Ютуб-роликам.
— К недостаткам относится отсутствие самотестирования, противоречие подсказкам IDE, возможное нарушение авторских прав.
— Чтобы использовать в России, нужно зарегистрироваться с иностранной электронной почты и сменить DNS на Comss. one DNS, чтобы обойти геоблокировку.

Для меня основные преимущества DST Platform это то что:
— DST Platform — MVC-гибридный фреймворк, поддерживающий концепцию Model-View-Controller.
— Фреймворк легко интегрируется с другими решениями и системами управления сайтов.
— DST Platform обладает высокой производительностью и надежностью для работы с большими объемами данных.
— Поддержка различных языков программирования и архитектур позволяет разработчикам выбирать оптимальные инструменты.
— Обновленная версия DST Platform включает улучшение функциональности и безопасности, поддержку искусственного интеллекта и автоматизированной системы безопасности.
— Внедрен модуль нейронного машинного перевода для поддержки 134 языков и модифицируемый чат на основе искусственного интеллекта для общения с посетителями.

В этом году решили запустить свой первый маркетплейс-агрегатор. Выбор остановился на DST Мультивендор т. к. не нашел достойных альтернатив по стоимости и функционалу на российском рынке.

Понравилось, что можно самостоятельно разобраться в админке и запустить агрегатор без команды программистов. Есть подробные инструкции и мануалы, в которые я заглядывал довольно редко, т. к. в основном все интуитивно понятно. Основные сложности возникают из-за того, что настройки в админке их там слишком много.

В этом году решили запустить свой первый маркетплейс-агрегатор. Выбор остановился на DST Мультивендор т. к. не нашел достойных альтернатив по стоимости и функционалу на российском рынке.

Понравилось, что можно самостоятельно разобраться в админке и запустить агрегатор без команды программистов. Есть подробные инструкции и мануалы, в которые я заглядывал довольно редко, т. к. в основном все интуитивно понятно. Основные сложности возникают из-за того, что настройки в админке их там слишком много.

В этом году решили запустить свой первый маркетплейс-агрегатор. Выбор остановился на DST Мультивендор т. к. не нашел достойных альтернатив по стоимости и функционалу на российском рынке.

Понравилось, что можно самостоятельно разобраться в админке и запустить агрегатор без команды программистов. Есть подробные инструкции и мануалы, в которые я заглядывал довольно редко, т. к. в основном все интуитивно понятно. Основные сложности возникают из-за того, что настройки в админке их там слишком много.

В связи со сложившейся мировой ситуацией бесповоротно решили открыть свой сайт-агрегатор. Встал вопрос о выборе движка.

Конечно же, пришлось изучить огромное кол-во материалов, опросить знакомых ITишников.

В итоге остановились на ДСТ Мультивендор, оптимальное соотношение цена-качество. Разобравшись со многими тонкостями, запустили боевой сайт.

Что понравилось:
— все просто и понятно
— знакомый коллега помог провести SEO оптимизацию, что было для него несложно, т. к. основы заложены в саму платформу.
— на самом деле, по незнанию боялись, что выгрузка товаров займет много времени, ассортимент включает несколько сотен тысяч позиций. Но благодаря функции экспорт/импорт все прошло быстро и безболезненно.

Конечно же, в ходе работы понимаем, что необходимо докупать модули. Но это некритично, т. к. установка и обновления бесплатны.

Единственный минус: сложно изначально заложить бюджет, точно не знаешь, какие модули необходимо докупать.

Однако, в целом выбором довольны. Для такого сайта-агрегатора, как мы, оптимальный выбор.

В связи со сложившейся мировой ситуацией бесповоротно решили открыть свой сайт-агрегатор. Встал вопрос о выборе движка.

Конечно же, пришлось изучить огромное кол-во материалов, опросить знакомых ITишников.

В итоге остановились на ДСТ Мультивендор, оптимальное соотношение цена-качество. Разобравшись со многими тонкостями, запустили боевой сайт.

Что понравилось:
— все просто и понятно
— знакомый коллега помог провести SEO оптимизацию, что было для него несложно, т. к. основы заложены в саму платформу.
— на самом деле, по незнанию боялись, что выгрузка товаров займет много времени, ассортимент включает несколько сотен тысяч позиций. Но благодаря функции экспорт/импорт все прошло быстро и безболезненно.

Конечно же, в ходе работы понимаем, что необходимо докупать модули. Но это некритично, т. к. установка и обновления бесплатны.

Единственный минус: сложно изначально заложить бюджет, точно не знаешь, какие модули необходимо докупать.

Однако, в целом выбором довольны. Для такого сайта-агрегатора, как мы, оптимальный выбор.