✨ Google представили GenAI Processors — open-source библиотеку для создания AI-приложений в реальном времени
GenAI Processors — это новый инструмент от команды Google DeepMind, разработанный для быстрой сборки потоковых и мультимодальных AI‑систем. Библиотека обеспечивает удобную работу с цепочками обработки данных, модульную архитектуру и поддержку стриминга.
Основные возможности:
— Потоковый ввод/вывод (stream-based I/O)
— Простая сборка пайплайнов через chaining
— Модульность и переиспользуемость (composability)
— Поддержка Gemini и Gemini Live API
— Асинхронная архитектура с минимальной задержкой
🔧 GenAI Processors позволяет разработчикам легко собирать голосовых агентов, мультимодальные интерфейсы и реактивные приложения на базе LLM.
🔗 GitHub: https://github.com/google-gemini/genai-processors
📖 Блог: https://developers.googleblog.com/en/genai-processors
GenAI Processors — это новый инструмент от команды Google DeepMind, разработанный для быстрой сборки потоковых и мультимодальных AI‑систем. Библиотека обеспечивает удобную работу с цепочками обработки данных, модульную архитектуру и поддержку стриминга.
Основные возможности:
— Потоковый ввод/вывод (stream-based I/O)
— Простая сборка пайплайнов через chaining
— Модульность и переиспользуемость (composability)
— Поддержка Gemini и Gemini Live API
— Асинхронная архитектура с минимальной задержкой
🔧 GenAI Processors позволяет разработчикам легко собирать голосовых агентов, мультимодальные интерфейсы и реактивные приложения на базе LLM.
🔗 GitHub: https://github.com/google-gemini/genai-processors
📖 Блог: https://developers.googleblog.com/en/genai-processors
❤3🔥2👍1
🔥 БЕСПЛАТНЫЙ КУРС ПО СОЗДАНИЮ НЕЙРО-СОТРУДНИКОВ НА GPT И ДРУГИХ LLM 🔥
Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить создание нейро-сотрудников? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачать свои навыки абсолютно бесплатно!
📌 Темы занятий:
1. Введение в мир нейро-сотрудников
2. Как работают LLM и их аналоги
3. Создание базы знаний для нейро-сотрудника (RAG)
4. Тестирование и отладка нейро-сотрудников
5. Интеграция нейро-сотрудников в Production
Вот 5 тем курса - он максимально простой и доступный, общеобразовательный, без какого-либо сложного программирования 📚Прохождение этого курса, скорее всего, займет у вас от 1 до 3 часов
🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!
Ищете практический и углубленный курс, чтобы освоить создание нейро-сотрудников? Мы создали курс из 5 объемных занятий. Это именно то, что нужно, чтобы прокачать свои навыки абсолютно бесплатно!
📌 Темы занятий:
1. Введение в мир нейро-сотрудников
2. Как работают LLM и их аналоги
3. Создание базы знаний для нейро-сотрудника (RAG)
4. Тестирование и отладка нейро-сотрудников
5. Интеграция нейро-сотрудников в Production
Вот 5 тем курса - он максимально простой и доступный, общеобразовательный, без какого-либо сложного программирования 📚Прохождение этого курса, скорее всего, займет у вас от 1 до 3 часов
🤖 Присоединяйтесь к нашему бесплатному курсу и разберитесь в этой увлекательной теме с нами!
❤1😁1
🐍 Совет дня для продвинутых Python-разработчиков
Хочешь писать чище и безопаснее, когда работаешь с вложенными
А вот компактный трюк на каждый день — безопасное извлечение с
📌 Почему это полезно:
- Нет KeyError
- Код читаемый
- Масштабируемо для любых уровней вложенности
🔥 Применяй в проектах, где много данных с API или JSON — избавит от лишних try/except и защитит от неожиданных крашей.
Python — это не только про лаконичность, но и про стабильность
Хочешь писать чище и безопаснее, когда работаешь с вложенными
dict
? Забудь про dict.get(...).get(...)
и используй collections.ChainMap
или types.SimpleNamespace
— но ещё лучше: pydantic
или dotmap
.А вот компактный трюк на каждый день — безопасное извлечение с
functools.reduce
:
from functools import reduce
def deep_get(dictionary, keys, default=None):
return reduce(lambda d, key: d.get(key, default) if isinstance(d, dict) else default, keys, dictionary)
data = {"user": {"profile": {"email": "[email protected]"}}}
email = deep_get(data, ["user", "profile", "email"])
📌 Почему это полезно:
- Нет KeyError
- Код читаемый
- Масштабируемо для любых уровней вложенности
🔥 Применяй в проектах, где много данных с API или JSON — избавит от лишних try/except и защитит от неожиданных крашей.
Python — это не только про лаконичность, но и про стабильность
❤1