Как сделать чат-бот для интернет-магазина с gpt-4o и LLaMa3 (aiogram, ChatGPT, llama-cpp, Postgres)

В данном видео мы подробно разбираем разработку чат-бота для интернет-магазина велосипедов Разработка AI-решений на заказ: Материалы к видео: Больше материалов по LLMs: Ml16EbQoepcwMGNi 00:00 - ведем диалог с чат-ботом 02:35 - разработка AI-решений на заказ 02:46 - Cyber Repetitor - подготовка к ЕГЭ с ИИ 03:11 - содержание видео 04:20 - получение токена telegram 04:48 - aiogram 04:58 - простой пример чат-бота (диспетчер, роутеры, фильтры) 06:02 - reply-клавиатура, ReplyKeyboardMarkup 07:50 - inline-клавиатура, InlineKeyboardMarkup 09:31 - state, хранение данных 10:39 - отправка изображений, формат base64 11:53 - схема сценария нашего чат-бота 14:12 - docker контейнеры нашего приложения 14:22 - обработка текстовых сообщений в нашем чат-боте 16:40 - пагинация товаров 17:30 - кастомный Filter 19:11 - вызов callback при нажатии кнопки 20:25 - prompt engineering 21:20 - как избежать галлюцинаций 22:26 - два варианта LLMs: gpt-4o и LLaMa3 24:01 - парсим сгенерированный текст, structured_output_chain в LangChain 28:07 - RAG, retrieval augmented generation 30:04 - схема приложения 30:36 - ORM (object-relational mapping), запросы в Postgres, SQLAlchemy 36:07 - обмен данными с помощью RabbitMQ, очередь сообщений 37:58 - зачем использовать брокер сообщений? 38:34 - примеры с RabbitMQ с aio_pika 41:53 - интеграция платежной системы Yookassa 42:25 - создание платежа 43:03 - как отследить статус платежа 45:11 - подробнее про LLaMa3 46:23 - подробнее про контейнеризацию в docker-compose