По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Где и зачем?
На сегодняшний день логирование информации в процессе разработки имеет огромное значение. Сохранение информации в лог-файлы это первоочередная задача для выявления неполадок и слабых мест в работе приложения. Однако, если приложение работает на основе многих сложных процессов здесь не обойтись без эффективного инструмента навигации и анализа по логам. В одной из предыдущих статей мы разбирали такое решение, как ELK Elasticsearch, Logstash, Kibana. В таком сочетании эти программы способны оперативно решать задачи по сбору, хранению, выборке и анализу информации даже в крупных проектах. Это и является их основным назначением. Однако, эти программы также можно использовать по отдельности, поскольку они являются самостоятельными программными продуктами. Как же можно использовать эти приложения в разных сочетаниях, и для чего это нужно? Приступим к разбору.
Самым востребованным инструментом из этой тройки является Elasticsearch. Оно и понятно поисковая система, действующая на основе горизонтального масштабирования (то есть, с возможностью искать данные по запросу пользователя параллельно на множестве серверов) стала очень популярным решением для осуществления поиска не только в логах, но и во множестве данных. При этом данные не обязательно могут быть структурированы, и пользователь с высокой вероятностью получит четкие результаты по запрашиваемому фрагменту текста. При этом широкую популярность данному приложению обеспечивают также широкие возможности по интегрированию с другими программами, множество вариантов конфигурирования, а также подключаемые плагины, работа над которыми ведется как специалистами компании Elastic, так и "народными умельцами"
Альтернативным вариантом использования Elasticsearch является вариант с созданием на основе этого приложения централизованных хранилищ данных, содержащих логи использования с разных устройств. Конечно, в этом случае потребуется визуализация, поэтому наилучшее взаимодействие с Elasticsearch обеспечивает Kibana. Данная связка является наиболее популярной и эффективной, поскольку обе программы разрабатывались специально с прицелом на взаимодействие.
Несомненным плюсом ELK является модульная архитектура. Комбинируя различные модули, можно сконфигурировать систему для выполнения разнородных задач. Так, например, модуль Metricbeat, включенный в систему позволяет оптимально сконфигурировать систему для мониторинга инфраструктуры,решение Heartbeat позволяет осуществлять uptime-мониторинг. Направления Elastic SIEM и Elastic API также существенно расширяют функциональность ELK
Помимо непосредственно разработчиков, комплекс ELK Stack также могут использовать и тестировщики. Конечно, если приложение занимает небольшой объем, то установка ELK вряд ли будет рациональным решением, но, если это будет серьезная объемная программа, тогда тестер сможет быстро выявить проблему и не тратить время разработчика на поиск и анализ. Такая схема работы достаточно популярна и эффективна в некоторых компаниях, разрабатывающих программное обеспечение.
Также доступ к логам программы могут затребовать управленцы - менеджер, курирующий проект, или же представители заказчика. В данном случае анализ логов позволяет выявить, эффективно ли ведется работа над исправлением выявленных ранее неисправностей, и не появилось ли новых багов в процессе исправления старых.
В последнее время развивается использование комплекса ELK в бизнес-процессах для обеспечения эффективного сбора информации, оперативного анализа и принятия решений. Как пример, можно привести огромный супермаркет со множеством касс. Как правило, для наличного расчета на начало рабочего дня в кассе должна быть определенная сумма наличных для выдачи сдачи. Так вот, комплекс ELK применяется для сбора данных о проведенных по кассе операциях, выборки из собранных данных информации об остатках наличных в разных кассах, и анализа информации, после которого специалист, работающий с программой, может принять решение, какая сумма наличных нужна для обеспечения нужд кассиров по выдаче сдачи.
Непрерывный сбор и анализ информации позволяет оценить пики и спады, сравнить информацию с аналогичными показателями за вчерашний день, прошедшие неделю или месяц. По этой причине решение ELK приобретает все большую популярность как инструмент биржевой аналитики. Хотя на текущий момент есть инструменты и получше, однако динамика развития данного решения позволяет думать, что оно вряд ли перестанет быть актуальным и для подобных задач.
Как было рассмотрено ранее, IPS/IDS системы это устройства, которые предназначены для обнаружения атак на корпоративную сеть.
Подпись в рамках понятия IPS/IDS систем - это набор правил, который сопоставляет заранее настроенные шаблоны к проходящим через устройство пакетам. Системы обнаружения Cisco и предотвращения вторжений имеют тысячи настроенных по умолчанию шаблонов, которые нуждаются лишь в активации. С появлением все более изощренных атак, компания Cisco Systems постоянно создает дополнительные шаблоны.
На сегодняшний день, система обнаружения и предотвращения вторжений на базе IPS/IDS это самый существенный метод обнаружения атак.
Общая политика безопасности
Данный тип защиты от атак может быть реализован на основании политик безопасности компании. Например, компания имеет правило, что из внешней сети не должно быть доступа в определенный сетевой сегмент, например, серверную ферму. Доступ будет недоступен по протоколу Telnet, 23 порт. При поступлении пакета, с адресом назначения из сегмента серверной фермы и портом назначения 23, IPS оповестит систему мониторинга и сбросит данный пакет.
Проверка на базе нелинейности поведения
Проверка на нелинейность трафика – это еще один мощный инструмент в защите периметра сети. Примером работы алгоритма отслеживания нелинейности, может стать ситуация, при которой администратор сети заранее задает максимальное количество TCP запросов в минуту, который не получили ответ. Например, администратор задал максимум, в количестве 50 сессий. Как только максимальная отметка будет преодолена, IPS/IDS система оповестит систему мониторинга и начнет отбрасывать подобные пакеты. Такое поведение называется нелинейностью, или аномалией. Данный механизм используется для обнаружения «червей», которые пытаются попасть в сетевой корпоративный ландшафт.
Проверка на основании репутации
Данный механизм строится на базе уже совершенных кибер – атак. Устройство IPS, функционирующее на основании данного алгоритма, собирает данные с других систем предотвращения вторжения, которые находятся в глобальной сети. Как правило, блокировка осуществляется на основании IP – адресов, универсальных локаторов ресурса, или Uniform Resource Locator (URL), доменных систем и так далее.
Алгоритм
Преимущества
Недостатки
Проверка на базе подписи
Легкость конфигурации
Не может отследить атаки, выходящие за рамки настроенных правил. Порой, необходимо отключать подписи, которые запрещают нужный трафик. Необходимо периодическое обновление шаблонов.
Общая политика безопасности
Легкость настройки под конкретные нужды, простота и надежность.
Необходимость создания вручную. Имеет место человеческий фактор.
Трафик, создаваемый программным обеспечением станков и оборудования
Обеспечение доступной полосы пропускания минимум 256 кб/с
В открытом виде
Проверка нелинейности поведения
Обнаруживает «червей» на базе нелинейности трафика, даже если данный запрет не создан в подписях.
Трудность адаптации в больших сетях. Данный алгоритм может запрещать нужный трафик помимо вредоносного трафика.
Проверка на основании репутации
Техника раннего обнаружения. Предотвращает известные методы атак.
Необходимо периодическое обновление данных.
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.