Falcon Space - платформа для создания бизнес-сайтов с личными кабинетами
Бизнес · 20 мая 2026 г.
Обработка большого массива данных от ИИ при массовой генерации контента — 20 мая 2026 г. в 08:06:40.891
Обработка большого массива данных от ИИ при массовой генерации контента Все же генерация контента напрямую через чат Deepseek более удобна чем по API: 1. Можно сразу подгрузить множество материалов по платформе (чтобы контент создавался с учетом этих данных). И не нужно передавать много раз большие объемы данных по API - один раз в диалоге все файлы закинул и дальше они будут учитываться в чате в этом диалоге. 2. Чат Deepseek совсем бесплатный (хотя и АПИ недорогое, но так совсем токены не тратятся). 3. Контекстное окно диалога в Deepseek сильно было расширено для 4 версии и можно генерировать гораздо больше (т.е. он не забывает вводные данные в первых сообщениях чата). Но главная проблема - надо как то удобно обработать большой массив информации от DeepSeek и в идеале 1 махом загрузить в систему. Ранее я использовал просто текстовый формат с разделителем статей в ----, но это много ручной работы по вставке контента в сами статьи. Чтобы уменьшить количество ручных операций при генерации контента можно задействовать XML формат. CSV, JSON в этом плане более хрупкие форматы (статья генерируется сразу в формате HTML5). Промпт для настройки нужного формата выдачи генерации статей: " Будем генерировать статьи в спец формате, чтобы потом можно было быстро подгрузить. Формат генерации статей XML - корневой элемент root, в нем несколько item (это текстовые материалы, где тело - это статья в HTML5 тегах, и атрибуты code (код статьи), title(название статьи)). В теле статьи не нужны сист теги - только теги разметки статьи h2,h3,h4, p, strong, a, img, b, i, blockquote. Не нужно в тело статьи добавлять h1 c названием статьи. И содержимое item засуть в CDATA, чтобы общий XML не ломался при парсинге В начале файла не добавляй <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> " Проверяем как он теперь выдает данные: Напиши 2 очень краткие статьи про B2b и B2с Получаем отклик и обрабатываем в SQL declare @s1 XML = ' <root> <item code="b2b-overview" title="B2B: бизнес для бизнеса"> <![CDATA[ <h2>Что такое B2B?</h2> <p><strong>B2B (Business-to-Business)</strong> — модель взаимодействия, где товары и услуги продаются одной компанией другой.</p> <h3>Ключевые особенности</h3> <p>Длительные циклы сделок, крупные оптовые заказы, персональные условия и <a href="#">договорная работа</a>. Примеры: поставка сырья, корпоративное ПО, логистика.</p> <blockquote>«В B2B важны доверие и долгосрочное партнёрство».</blockquote> <h4>Каналы продвижения</h4> <p>Профильные выставки, LinkedIn, холодные звонки, <b>тендеры</b> и <i>CRM-системы</i>.</p> ]]> </item> <item code="b2c-overview" title="B2C: бизнес для потребителя"> <![CDATA[ <h2>Что такое B2C?</h2> <p><strong>B2C (Business-to-Consumer)</strong> — продажа напрямую конечным покупателям.</p> <h3>Ключевые черты</h3> <p>Короткие сделки, <a href="#">массовый спрос</a>, низкая цена единицы товара и акцент на эмоциях. Примеры: интернет-магазины, кафе, мобильные приложения.</p> <img src="b2c-example.jpg" alt="Пример B2C" /> <h4>Маркетинг в B2C</h4> <p>Контекстная реклама, соцсети, <i>скидки</i>, <b>сезонные акции</b> и удобство оплаты — ключ к успеху.</p> ]]> </item> </root> ' SELECT p.value('@code', 'nvarchar(256)') AS code, p.value('@title', 'nvarchar(256)') AS title, p.value('.', 'nvarchar(max)') AS text FROM @s1.nodes('/root/item') AS t(p); т.е. в итоге мы получаем таблицу, которую через курсор мы можем обработать и сохранить весь сгенерированный контент в системе.