Запись вебинара где разработали локальный ИИ сервис который на основании наименования товара будет искать информацию в интернете и формировать описание.

Посмотрел видео вебинара. А 1с с Ии напрямую не интегрируется, обязательно пайтон , как посредник?

можно напрямую,а можно использовать n8n выгружая \ загружая данные через HTTP-сервисы

в первом случае придется программировать в 1С, а в случае n8n можно обойтись zero кодингом... ну и добавлять пайтон код по необходимости

ну правда данные загружать и выгружать с 1С всё равно придется хотя бы http сервисы написать но эт не сложно

@IlyaNizamov А зачем в большом курсе блок по обучения по питону? Читал что сейчас любой школьник с дипсиком способен кодить на питоне без подготовки

Зачем изобретать велосипед когда уже все написано. 1с пусть останется учетной системой.

Попробуйте попросить что-то написать на 1с последние топовые модели и сами увидите уровень. Особенно когда надо что-то сложное. С python лучше, но без понимаете как работает код далеко не уедешь.

да... что-то тип дважды дви или решения квадратных уравнений... А вот сложную многофакторную бизнес-модель запрограммировать, без понимания процесса и составления соответствующего промта - не обойтись... И с этим школьник явно не справится

Какие разные мнения. В чатах 1с ии пророков утверждают обратное. Правда пока живых примеров я не видел, ну или человек у которого получалось даже не миддл... а повыше

С простыми функциями в 1с Grok справляется. Еще полгода назад не справлялся. А так даже БСП использует , если попросить.

Я просил переписать последовательное чтение иерархического xml файла на рекурсию, ни одна модель сходу не справилась.

На Python удобно простые функции писать, справляется практически всегда

Хорошую фразу не так давно прочитал на эту тему, что данные систему помогут умным стать умнее. Глупым и не сведущим по теме они не помогут. 1. Неправильные вопросы, порождают неправильные ответы. (Под неправильным вопросом можно понимать, вопрос без определения важных деталей, которые обязательно должны были быть в направляемом запросе). 2. Суть модели дать вам набор данных, по найденным из набора отправленных «слов» векторам другие данные. В результате этого вы возможно получите ответ которого просто не может быть. Для примера поспросите тот же ChatGPT сначала выдать прогноз каких то данных, на основании прошлого периода. Затем попросите выдать данные по данному прогнозу за текущую неделю. А после попросите выдать данные по событиям за период с 01.10.2025 по 10.10.2025. И так как суть системы выдать вам данные по запросу, она их просто «придумывает»/«галлюцинирует». Так что, да это очень хороший и сильный инструмент, если ты хочешь разобраться в теме и на текущий момент о ней вообще не имеешь даже какого-то понятия. Это отличный источник начальной информации, но как только увеличиваешь уровень компетенции по вопросу, то понимаешь что модели уже справляются хуже. Исходя из этого формируются специфические модели, которые обучаются уже на отдельных данных и фактах с сильными ограничениями. Т.е. прямо универсальной во всех отношениях системы скорей всего не получится реализовать. И чем больше векторов будет собрано в одной модели, тем больше галлюцинаций у нее будет. Вот такое вот мнение. )

Вот научить модель выдавать одни и теже данные на основе одного запроса это очень сложная компетенция которой учат.

На счет n8n, набросать прототип без проблем, делать продакшн, сильно сомневаюсь. Сколько видел видео по теме бота консультанта, там было примерно такое, а сейчас загрузим 10 товаров из вашего Excel, переведем в вектора и бот будет отвечать на вопросы. Это работает когда у тебя 10, 50, 100 товаров. И то думаю больше 50 будут уже галюцинации. А научиться подбирать релевантные товары когда у тебя десятки тысяч товаров, тоже очень не тривиальная задача. У меня как раз пришел клиент который сначала посмотрел ютуб и попробовал через n8n запустить бота, потом нанял ребят которые видимо там же учились, сейчас просит до начала проекта представить прототип. А задача там тоже очень специфическая.