Python on AI-Uchi — Всё об искусственном интеллекте

MarkItDown от Microsoft: Python-инструмент для конвертации в Markdown

Wed, 15 Apr 2026 13:00:00 +0300

Microsoft представила MarkItDown — открытый Python-инструмент для конвертации различных типов файлов в формат Markdown. Этот проект особенно актуален в эпоху AI, когда многие модели лучше обрабатывают структурированный текст в Markdown, чем бинарные форматы документов.

Что это и для кого

MarkItDown — это библиотека Python, которая автоматически конвертирует документы Office (Word, Excel, PowerPoint), PDF, изображения и другие форматы в читаемый Markdown. Инструмент будет полезен:

Разработчикам AI-систем — для подготовки данных для обучения моделей
Техническим писателям — для миграции документации
Аналитикам данных — для извлечения текста из корпоративных документов
DevOps-инженерам — для автоматизации обработки документов в пайплайнах

ℹ Зачем нужен Markdown для AI?

Современные языковые модели показывают лучшие результаты при работе с Markdown благодаря его структурированности и читаемости. Markdown сохраняет иерархию заголовков, списки и таблицы, что критично для понимания контекста.

Ключевые возможности

Поддерживаемые форматы

MarkItDown работает с широким спектром файлов:

RAG на практике: поиск по документам с LangChain и pgvector

Fri, 03 Apr 2026 18:00:00 +0300

Представьте: у вас 10 000 внутренних документов компании — регламенты, договоры, техническая документация. Сотрудники тратят часы, пытаясь найти нужный пункт. Поиск по ключевым словам не работает — люди спрашивают «как оформить командировку», а документ называется «Положение о служебных поездках».

RAG (Retrieval-Augmented Generation) решает именно эту проблему. Система понимает смысл вопроса, находит релевантные фрагменты из базы знаний и генерирует точный ответ с указанием источника. В этом руководстве мы построим такую систему с нуля — с реальным кодом, PostgreSQL, pgvector и LangChain.

Claude API для Python: от первого запроса до продакшна

Mon, 30 Mar 2026 15:00:00 +0300

Представьте: вы открываете терминал, вводите двадцать строк кода — и через несколько секунд получаете связный, умный ответ от одной из лучших языковых моделей в мире. Именно так выглядит знакомство с Claude API. Но между «hello world» и настоящим продакшн-сервисом — пропасть из ошибок 429, протёкших API-ключей и счетов, которые оказались неожиданно высокими.

В этом гайде мы пройдём весь путь: от установки пакета до оптимизации затрат в 10 раз. Без воды — только код и проверенные практики.

Как создать Telegram-бота с AI за 30 минут

Tue, 17 Mar 2026 09:00:00 +0300

Представьте: у вас есть личный AI-ассистент в Telegram, который отвечает на вопросы, генерирует тексты и помогает с рутиной — и вы собрали его сами за полчаса. Это не фантастика, а реальный проект на Python с OpenAI API. В этом гайде мы пройдём путь от пустого файла до работающего бота с искусственным интеллектом.

Что мы будем строить

Наш бот будет принимать текстовые сообщения от пользователя, отправлять их в OpenAI API (модель GPT-4o-mini) и возвращать ответ прямо в чат Telegram. Дополнительно реализуем хранение контекста диалога — бот будет помнить, о чём вы говорили.

Создание AI-агента на Python и Claude API: туториал

Tue, 10 Mar 2026 18:00:00 +0300

Зачем строить AI-агента вместо простого чат-бота

Чат-бот отвечает на вопрос и ждёт следующего. Агент — думает, планирует и действует самостоятельно: вызывает функции, обрабатывает результаты, уточняет данные и доводит задачу до конца без вашего участия.

Разница не в мощности модели, а в архитектуре: агент работает в цикле «наблюдение → мышление → действие», пока не достигнет цели или не исчерпает лимит шагов.

В апреле 2026 года Anthropic запустила Claude Agent SDK — официальный инструментарий для построения агентов на Python и TypeScript. Он даёт вам тот же механизм, на котором работает Claude Code, но полностью под вашим контролем. Именно его мы и разберём в этом туториале.

Scrapling — Python-фреймворк для веб-скрапинга с адаптивным парсингом

Sun, 15 Feb 2026 15:00:00 +0300

Python-фреймворк Scrapling набрал свыше 25 000 звёзд на GitHub и продолжает быстро расти. Проект от разработчика Karim Shoair (D4Vinci) покрывает весь цикл веб-скрапинга — от одиночных запросов до масштабных краулов — и выделяется главной фишкой: адаптивный парсер, который сам находит нужные элементы даже после редизайна сайта.

Что такое адаптивный парсинг

Классическая проблема веб-скрапинга: сайт обновил вёрстку — все CSS-селекторы сломались, скрипты перестали работать. Scrapling решает это через «структурные отпечатки» элементов. При первом запуске парсер запоминает не только селектор, но и контекст элемента — его соседей, атрибуты, положение в DOM. При следующем запуске с флагом adaptive=True библиотека ищет элементы по сохранённому отпечатку, даже если классы и структура изменились.

Как построить RAG-систему за один день

Wed, 11 Feb 2026 09:00:00 +0300

Ваша модель отвечает уверенно — но врёт. Она не знает о вашей внутренней документации, о приказах за прошлый квартал, о базе клиентов. Это не баг GPT-4o или Claude — это архитектурная проблема. Решение называется RAG: Retrieval-Augmented Generation.

За один рабочий день вы можете собрать систему, которая ищет нужные фрагменты в ваших документах и передаёт их модели как контекст. Без дообучения, без дорогих GPU, без магии. Только Python, несколько библиотек и здравый смысл.

Построил аналог Wispr Flow за несколько часов: опыт

Thu, 30 Jan 2025 10:00:00 +0300

Реклама умеет раздражать. Но иногда именно раздражение становится двигателем прогресса. Один разработчик настолько устал видеть рекламу Wispr Flow — платного инструмента для голосового ввода текста — что решил не платить подписку, а просто создать собственный аналог. За несколько часов. И опубликовал всё в open source.

Эта история гуляет по Reddit и Hacker News, собирая тысячи апвоутов. Давайте разберём, что такое Wispr Flow, почему его open-source клон вообще возможен, и как при желании повторить это самостоятельно.