По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Год назад компания OpenAI выпустила свой блокбастер — чат-бота ChatGPT. Сотни миллионов людей экспериментировали с этим инструментом, и мы видим, что он уже поменял представление о том, как будет выглядеть и восприниматься интернет для пользователей.
Сейчас ChatGPT больше не единственный инструмент для диалогового ИИ. У него есть серьезная конкуренция со стороны нескольких инструментов, например, Claude. Среди его отличий от ChatGPT — поддержка API, то есть бот можно встроить в экосистему бизнеса. Claude AI, разработанный исследователями из Anthropic, представляет собой альтернативу ChatGPT, которая генерирует текстовые ответы на диалог.
В этой статье мы рассмотрим некоторые интересные возможности ChatGPT и покажем, какую пользу он может принести вам, вашей работе и бизнесу.
Что умеет ChatGPT?
Обратите внимание на то, что ИИ не обладает собственными знаниями — его работа основана на анализе большого объема текстовых данных. Бот же старается предоставить информацию и помощь на основе этого обучения, например:
ответы на вопросы: вы можете спрашивать его о фактах, концепциях, истории и т.д.
Составление текста: он поможет написать статьи, эссе, письма, посты.
Обучение: если у вас есть вопросы, связанные с изучением новых тем, он найдет и предоставит вам нужную информацию.
Перевод: ИИ поможет с переводом текста с одного языка на другой.
Генерация идей: если вам нужны идеи для проекта, исследования или творчества, он предложит варианты.
Просто поговорить: вы можете пообщаться с чат-ботом на любые темы.
Написание кода: ИИ поможет с вопросами по программированию, предоставит фрагменты кода или объяснения алгоритмов.
В целом, AI-боты умеют много чего интересного: от поиска идей для украшений, планирования вечеринок, и до более полезных преимуществ, таких как помощь в программировании. Что может сделать нейросеть действительно хорошим помощником? Вы, а точнее, хорошие промты. Они несколько отличаются от привычных нам запросов для поисковых систем: давайте разберемся, как они выглядят.
Как правильно написать промт для чат-бота? Лайфхаки для ChatGPT
Промты играют решающую роль в том, какой результат вы получите от языковой модели. Промты — это то, что направляет ИИ в генерации ответа для пользователя. Давайте разберемся пошагово в том, что важно для написания хорошего запроса для языковой модели.
1. Определите контекст разговора
Чтобы успешно задействовать чат-бота, ваш запрос должен четко отражать контекст текущей ситуации. Например, почувствуйте разницу между запросами: «Напиши письмо с благодарностью для моего преподавателя» и «Напиши письмо от моего имени на 1000 символов о том, как мне понравилось учиться у моего преподавателя, как я усвоил основы программирования и нашел интересную работу благодаря ему».
2. Будьте максимально конкретны
Стремитесь писать свой запрос максимально четко и конкретно. Расплывчатые или двусмысленные обращения могут привести к тому, что бот начнет «изобретать велосипед» или просто выдаст результат, который не соответствует вашим ожиданиям.
3. Пишите запросы по очереди
Если вы используете ИИ-бот для выполнения какой-либо задачи, например, написания фрагмента текста или исследования темы, вы можете вписывать свои запросы по очереди. Таким образом, вместо того, чтобы запрашивать все сразу, вы можете создать диалог, основанный на предыдущем ответе бота. Таким образом вы сможете вести разговор до тех пор, пока не достигнете желаемого результата.
4. Используйте персонализацию
Пользовательский контекст сделает выдачу бота более актуальной. Вписывайте в свой запрос имена, которые должны фигурировать в ответе, местоположение, время или что-то еще, что имеет отношение к контексту.
5. Приводите примеры
Главная фишка любой нейросети — в ее способности к обучению, не зря существует такая должность, как промт-инженер. Добавляйте примеры в начало диалога, чтобы машина строила свои ответы на основе того, что вам нужно — это поможет ей более четко понять ваши ожидания.
Создание промтов для чат-бота GPT — это процесс, требующий нескольких итераций.
Советуем экспериментировать с различными формулировками, чтобы понять, что лучше всего подходит для ваших целей. Проверяйте свои запросы по ходу дела и наблюдайте, как на них реагирует чат-бот.
Затем вы можете проанализировать полученный результат и соответствующим образом уточнить подсказки. Чем чаще вы повторяете этот процесс, тем лучшего результата достигнет ваш чат-бот и тем лучше вы научитесь писать эффективные запросы.
Лайфхаки для написания эффективного промта
Вы можете потренироваться в написании хороших промтов самостоятельно, а можете изучить зарубежные источники: например, ресурс Great Prompts с исчерпывающей информацией о запросах для ИИ. Вот несколько примеров фраз, которые можно использовать для генерации промта в различных контекстах.
Для написания кода:
«напиши программу, которая...»,
«создай код для решения задачи...»,
«пример кода на [язык программирования] для...».
Для получения текстового описания:
«расскажи о принципах работы...»,
«сформулируй ответ на вопрос...»,
«опиши процесс...».
Для конкретизации запроса:
«дай подробное объяснение по теме...»,
«как работает...?»,
«поясни, что такое...».
Для тренировки навыков:
«подскажи примеры использования...»,
«какие существуют методы для...»,
«помоги мне разобраться в...».
Для генерации идей:
«предложи варианты для...»,
«какие идеи есть по теме...»,
«как можно улучшить/изменить...».
Для формирования мнения:
«как ты относишься к...»,
«какие преимущества и недостатки...»,
«сравни... и ... и дай свой вывод».
Чем более конкретный и четкий запрос вы дали, тем вероятнее, что модель предоставит вам нужную информацию. Экспериментируйте с разными формулировками, чтобы найти лучший способ взаимодействия с ботом.
Как использовать ИИ в программировании?
Если вы хотите повысить эффективность написания кода, ChatGPT может оказаться именно тем инструментом, который вам нужен. Вот почему:
скорость и эффективность: ChatGPT может быстро генерировать фрагменты кода, сокращая время и усилия, которые тратятся на ручное программирование.
Помощь в сложных задачах: он поможет в решении сложных задач по программированию — а вы можете сосредоточиться на стратегических задачах вашего проекта.
Снижение количества багов: ChatGPT дает дополнительный код-ревью, а это значит, он может свести к минимуму ошибки в вашем коде.
ChatGPT был обучен на огромном объеме данных, которые включали в себя и код из множества языков программирования. В результате он может помочь в программировании на различных языках:
Python,
JavaScript,
Java,
C++,
C#,
Ruby,
Swift ,
R.
Это всего лишь примеры — ChatGPT может обрабатывать запросы, включающие и другие языки программирования.
Как языковая модель поможет вам писать код
Прежде, чем мы разберемся, как ИИ поможет вам с написанием кода, определитесь, что должна делать ваша программа в конечном результате? Представьте, что вы платите за работу программисту, которого видите впервые. Даете ли вы этому человеку достаточно информации, чтобы он мог работать над вашим заданием? Или же ваши формулировки слишком расплывчаты, и человек, которого вы наняли, с большей вероятностью начнет задавать уточняющие вопросы или выдавать результат, который вас не устраивает?
Итак, если вы представили перед собой талантливого программиста, работающего только по четкому ТЗ, переходим к тому, с чем вы можете к нему обратиться:
Помощь с синтаксисом: если у вас возникли вопросы по синтаксису определенного языка программирования, вы можете получить полезную информацию.
Генерация кода: опишите задачу или конкретную проблему, с которой вы сталкиваетесь. Бот предложит фрагменты кода или примеры, которые могут помогут вам в решении.
Объяснение алгоритмов: бот предоставит объяснения и примеры, если у вас есть вопросы по поводу определенного алгоритма или концепции программирования.
Тестирование кода: если у вас есть кусок кода, который вы хотели бы протестировать, вы можете поделиться им чат-ботом, и он поможет выявить возможные ошибки или предложить улучшения.
С чем ИИ не работает или работает неправильно?
Разумеется, любой искусственный интеллект — это не панацея и точно не тот инструмент, который сделает все за вас. Вот несколько слабых сторон ИИ, о которых стоит помнить:
Отсутствие понимания контекста. ИИ, в том числе и модели на основе GPT-3.5, не всегда способен понимать контекст в том же смысле, в каком его понимает человек. Модели могут давать ответы, которые кажутся логичными, но они основываются на шаблонах и не всегда отражают объективную реальность.
Отсутствие эмоционального интеллекта. Разумеется, ИИ не способен распознавать и понимать эмоции человека так, как это делают люди. В общении с ИИ может отсутствовать эмоциональная составляющая и понимание контекста, связанного именно с эмоциями.
Неопределенность и недостаток критического мышления. ИИ может давать ответы даже на те вопросы, на которые нет однозначного ответа. Бот полагается на данные, на которых он обучен. Если эти данные предвзяты, неполны или ошибочны, то и результаты работы ИИ могут быть ложными.
Беспристрастность и бездушность. ИИ лишен собственных убеждений и чувств. Это означает, что он может предоставлять информацию или выполнять задачи без учета моральных, этических или социальных аспектов.
«С эмпатией все понятно, а могу ли я доверять коду, который пишет ИИ?», — спросите вы первым делом. Скорее нет, чем да. Но вы также не можете быть уверенными в коде, который пишут программисты-люди. Прежде чем брать конечный результат в работу, вам нужно провести серию тестов.
Правда ли, что ИИ может заменить человека в работе?
Первый вопрос, который задает каждый, кто познакомился с возможностями нейросетей — «заменит ли искусственный интеллект человека?»
Боты на основе ИИ не заменят сотрудника с его аналитическими данными, эмпатией и пониманием отдельных деталей его професси. Но нейросеть точно подойдет для продуктивного сотрудничества и улучшения перфоманса! Автоматизация рутинной работы может освободить вам время для творческих и стратегических задач.
Поэтому вакансии становятся более технологически ориентированными, требуя от сотрудников навыков в области взаимодействия с ИИ. Растет спрос на специалистов, способных обслуживать, программировать и развивать технологии искусственного интеллекта. Важно осознавать, что ИИ ограничен своим программным кодом и данными, на которых он обучен. Так что в областях, требующих творческого мышления, софт-скиллов и этических решений, человек остается попросту незаменимым.
В производственной среде даже минимальное время простоя недопустимо. Это может привести к потере доходов и, что хуже всего, репутации. Чтобы отладить возможные сценарии, которые приводят к простою, развертываются разные системы регистрации событий и мониторинга.
Это помогает экономить средства и своевременно выявлять проблемы, которые могут возникнуть в будущем.
В настоящее время большинство организаций, вне зависимости от размера, так или иначе использует принципы и инструменты DevOps. Наиболее популярны контейнеры и Kubernetes. И мониторинг такой системы проводится очень эффективно с помощью Prometheus. Но там, где Prometheus отстает – узкая часть. Она не обеспечивает централизованную систему логирования, и именно здесь на сцену выходит Loki.
Что такое Grafana Loki?
Grafana Loki - система агрегации логов с нескольких источников, запущенная компанией Grafana в 2018 году и выпущенная под лицензией Apache 2.0. Разработки системы были вдохновлены Prometheus. Он широко используется с поставщиками облачных технологий и такими инструментами, как Prometheus и Grafana.
Loki аналогичен стеку ELK/EFK, но его проще настроить и использовать, и предлагает лучшие функциональными возможностями. Loki не индексирует содержимое журнала, а индексирует метки времени и набор меток для потока журнала. Это делает индекс меньше, что упрощает операции и в конечном итоге снижает стоимость.
Преимущества Loki
Ниже приведены преимущества использования Loki в стеке:
Благодаря индексации только метаданных, Loki очень экономичен. Выполнение индексов для полнотекстовой обработки требует большей оперативной памяти, которая стоит дорогой. Хранение журналов на объектах хранения, как S3, также уменьшает себестоимость.
Он поддерживает использование нескольких источников с использованием tenantID, поэтому данные из каждого ресурса хранятся отдельно.
Loki можно запускать локально для небольших операций или легко масштабировать по горизонтали для крупномасштабных операций.
Он использует динамический стиль для обеспечения согласованности кворума для операций чтения и записи.
По умолчанию он настроен на создание 3 реплик журналов для защиты от сбоев процессов и внезапных выходов с места потери журналов. Да, это повлечет за собой дополнительные расходы, но не такие высокие – целостность данных более критична.
Легко интегрируется с такими популярными инструментам, как Kubernetes, Prometheus и визуализация в Grafana.
Архитектура Loki
Архитектура Loki состоит из трех компонентов - Promtail, Loki и Grafana.
Promtail - это агент, который должен быть установлен на каждом узле, на котором выполняются приложения или службы. Основной обязанностью Promtail является обнаружение цели, прикрепление меток к потокам подов, и сохранение этих логов в экземпляры Loki. Агент promtail передает журналы из локальной файловой системы на центральный сервер Loki. После этого можно выполнить обратный запрос журналов с помощью Grafana.
Сценарии использования Loki
Ниже приведены популярные сценарии использования системы ведения журнала, подобных Loki.
Бизнес-аналитика: Это, пожалуй, самый распространённый пример использования, создание действенного понимания на основе данных журнала всегда может быть очень полезным. Loki может помочь в понимании данных журнала и даст возможность создавать новые стратегии для роста бизнеса. Например, с помощью данных журнала организации можно узнать коэффициенты эффективности рекламного канала.
Мониторинг: Prometheus часто используется для мониторинга в разных отраслях. Но вы можете многое идентифицировать, отслеживая свои журналы с помощью таких инструментов, как Loki. Она, просматривая журналы и отправляя предупреждения после превышения порога, поможет вам отслеживать частоту ошибок на вашем веб-сайте.
Отладка и устранение неполадок: Loki может помочь команде DevOps быстро находить ответ на такие вопросы, как когда произошел сбой приложения, причина его сбоя, его последний статус перед сбоем и т.д.
Кибербезопасность: За последние несколько лет число кибератак на порталы электронной коммерции увеличивается в геометрической прогрессии. С помощью Loki можно выполнить проверку журналов, чтобы выявить любые угрозы, проблемы или вредоносные действия, происходящие в системе вашей организации. Если взлом был успешным, Loki мог бы быть полезным для криминалистов, чтобы детально понять, что происходило в системе. Это поможет им отследить хакеров.
Соблюдение норм: Для соблюдения отраслевых норм организации должны вести журналы аудита до 7 лет. Местные власти могут проверять журналы в любое время. Loki может безопасно хранить ваши журналы аудита.
Установка Loki и Promtail
Далее покажем, как установить и визуализировать журналы на Grafana. В этой демонстрации мы используем общую конфигурацию, которая будет собирать журналы из /var/log/* log.
Перейдите на страницу релизов Loki на Github, прокрутите вниз до Assets. Здесь вы найдете несколько пакетов Loki и Promtail. Загрузите пакет Loki в соответствии с используемой системой. Не устанавливайте пакеты cli или canary Loki. Я загружаю loki-linux-amd64.zip и promtail-linux-amd64.zip для моей системы Ubuntu.
После завершения загрузки разархивируйте файлы Loki и Promtail и поместите их в единый каталог.
Теперь загрузите общий файл конфигурации Loki и Promtail.
Чтобы запустить Loki, выполните приведенную ниже команду с файлом конфигурации Loki. Это приведет к запуску Loki и отображению журналов Loki в терминале.
loki-linux-amd64 loki-local-config.yaml promtail-linux-amd64 promtail-local-config.yaml
Чтобы запустить Promtail, выполните приведенную ниже команду с файлом конфигурации Promtail. Promtail должен получить журналы в Loki.
./loki-linux-amd64 -config.file=loki-local-config.yaml
Визуализация логов с помощью Loki и Grafana
Grafana обеспечивает встроенную поддержку Loki. Loki уже присутствует в источниках данных Графаны.
Шаг 1. Перейдите к разделу Конфигурации Grafana и нажмите кнопку Data Sources (Источники данных).
Шаг 2. В окне источников данных можно выполнить поиск источника по имени или типу.
Шаг 3. Введите в строку поиска слово Loki. Этот источник данных уже присутствует в Grafana. Нажмите кнопку Select (Выбрать).
Шаг 4. Введите имя, которое вы хотите дать источнику данных, и поместите http://localhost:3100 (измените его на IP-адрес сервера, если Loki работает на сервере, отличном от Grafana) в строку URL. Порт прописываем потому, что мы запустили Loki на порту 3100.
Нажмите кнопку Save and Test внизу. Если настройка Loki выполнена правильно, появится следующее сообщение в зеленом поле.
Шаг 5.Нажмите на вкладку Explore (Обзор) на левой части панели. Выберите Loki в раскрывающемся списке выбора источника данных. Теперь неплохо было бы визуализировать активность журналов Grafana. Для этого необходимо добавить запрос {filename = "/var/log/grafana/grafana.log "} в строку обозревателя журналов. Зеленые полосы ниже представляют собой записи событий в файле журнала.
Можно выбрать временной диапазон, для которого визуализация должна отображаться на панели мониторинга, а также задать интервал обновления запроса. Чтобы просмотреть более подробную информацию о событии, прокрутите вниз и щелкните по одной из записей журнала, она выведет всю имеющуюся информацию, связанные с данным событием.
Заключение
Распределенная система состоит из множества приложений или микросервисов, каждый из которых генерирует тысячи событий. Нужен экономичный способ сбора журналов, их хранения и последующего использования. Loki - идеальное решение для таких случаев. Фактически, за счет интеграции Loki в производственную среду, затраты на ведение журналов и мониторинг можно сократить до 75%.
Сейчас все большие и больше людей начинают работать из дома на своих корпоративных или личных устройствах. И часто таким сотрудникам нужен доступ в корпоративную сеть. С помощью Cisco AnyConnect Secure Mobility можно предоставить необходимый удаленный доступ, при этом обеспечив необходимый уровень безопасности. В этой статье мы расскажем как установить Cisco AnyConnect и как с его помощью подключиться к VPN.
Обзор Cisco AnyConnect
Cisco AnyConnect это VPN клиент (который является развитием Cisco VPN Client), позволяющий вам устанавливать защитное подключение к корпоративной сети. Cisco AnyConnect включает в себя такие функции, как удаленный доступ, контроль состояния, функции веб-безопасности и защита в роуминге.
Клиент доступен на огромном количестве платформ:
Windows
macOS
Linux
iOS
Android
Windows Phone/Mobile
BlackBerry
ChromeOS
Интересная особенность AnyConnect заключается в том, что это модульный программный продукт. Он не только обеспечивает VPN-доступ через Secure Sockets Layer (SSL) и IPsec IKEv2, но также обеспечивает повышенную безопасность с помощью различных встроенных модулей. Помимо VPN-подключения, основные преимущества AnyConnect включают безопасность конечных точек для предприятий, телеметрию, веб-безопасность, управление доступом к сети и так далее.
Установка Cisco AnyConnect
Загрузите последнюю версию Cisco AnyConnect. Обратите внимание, что вам нужно иметь активную подписку AnyConnect Apex, Plus или VPN Only с Cisco для загрузки последней версии программного обеспечения клиента AnyConnect VPN. Просто войдите в систему, используя свой идентификатор Cisco и пароль, и вы сможете загрузить программное обеспечение без проблем.
Если вы являетесь пользователем Windows 10, вы можете легко загрузить VPN-клиент Cisco AnyConnect из Магазина Windows. Существует никаких ограничений на загрузку, и это бесплатно.
Для обычных конечных пользователей чаще всего установочные файлы предоставляют администраторы, поэтому для них нет необходимости скачивать их отдельно. Также в большинстве случаев администраторы сами устанавливают AnyConnect на ПК пользователя, поэтому можно перейти сразу к следующему пункту.
Версия клиента AnyConnect для Windows поставляется в виде Zip-файла. Вам нужно будет разархивировать все содержимое zip-файла, чтобы запустить установку. Есть два установочных файла, setup.hta и setup.exe. Запуск любого из файлов установки откроет окно выбора установщика:
Вы можете выбрать компоненты, которые вы хотите установить с этой версией клиента Cisco VPN.
Подключение Cisco AnyConnect
Использовать AnyConnect с точки зрения клиента довольно просто. Вам просто нужно запустить AnyConnect, указать URL-адрес сервера, имя пользователя и пароль, и он просто подключится.
Мы дадим вам наш пошаговый обзор того, как запустить AnyConnect и отключиться от VPN при необходимости.
Убедитесь, что вы успешно установили AnyConnect. Для запуска VPN-клиента выполните следующие действия:
Откройте Cisco AnyConnect Secure Mobility Client из меню Пуск
Выберите соединение из выпадающего меню. Если это поле пустое, вы должны вручную ввести URL-адрес сервера. В большинстве случаев сетевые администраторы настраивают профиль VPN для пользователей. Таким образом, подключение по умолчанию будет автоматически указано в раскрывающемся меню
Нажмите Подключиться или Connect
Вам будет предложено ввести имя пользователя и пароль
После ввода учетных данных нажмите ОК
Как только соединение установлено, AnyConnect автоматически свернет себя в системном трее. Теперь вы можете безопасно просматривать ресурсы в удаленной сети. Весь трафик проходит через VPN-туннель, что означает, что никто не может прочитать информацию, кроме сервера и клиента.
Чтобы отключиться от VPN, дважды щелкните значок AnyConnect на панели задач и нажмите кнопку Отключить или Disconnect.