Доброго времени суток!

Имеется задача - необходима программная автоматизированная массовая генерация описания карточек товаров средствами нейронки (ИИ).

На входе может быть набор неких характеристик, возможно фотография. На выходе текстовое (ЧИТАБЕЛЬНОЕ) описание товара.

Главное условие - это именно программное взаимодействие из учетной системы (на базе 1с). Т.е. оператор выбирает в неком АРМе нужные товары, нажимает волшебную кнопку, система обращается в некий сторонний сервис и получает готовые описания по каждому товару.

Сейчас нахожусь в подборе подходящего сервиса. Может кто-то уже решал подобную проблему и может поделиться направлением, наработками, подсказать найденные решения?

Локальную LLM подними
Для начала поставь себе LM Studio, включи там Local Server и банально попробуй из 1С http запросы отправлять, три вида API на выбор
Лучше сразу делать OpenAI-compatible, потом если надо онлайновую модель подрубишь

(1) Хотелось бы понимать заранее возможности, требования и +\- результат на выходе, прежде чем с головой нырять в поднятие серверов, глубокого изучения мануалов по настройке и отсев одного ИИ-гумна от другого.

Вы пробовали данный механизм на практике? Описанный мной запрос возможен к выполнению и какой можно ожидать результат?  + какие подводные камни?

Теория мертвого интернета

(2) Пробовал
Вполне работает
Но не отменяет работу операторов-тестировщиков, для проверки что там ИИ нагенерила

(4) Ссылочки есть, по каким материалам все это ставили, настраивали?

Может сделаете презентацию возможностей и если "это оно" мы у Вас за денежку купим запуск всего этого (для более быстрого запуска и минимизации расхода нервов) ?

(3) Это я читал. А к данной теме как относится?

А я удивляюсь, откуда на маркетах берутся дебильные описания товаров? Раньше думал, что это переводчик с китайского шалит, а похоже, что теперь и ИИ за дело взялся :)))

(6) Вы убиваете интернет своей генерацией

(7)(8) Много товаров. Ранее все эти описания должны были придумывать специально обученные люди. Которые просто зашивались от объема. А из-за этого косячили. + Просили много денюжек за свою не всегда качественную работу.

Сейчас есть возможность применять нейронку. На выходе тоже далеко не всегда качественный результат выдающую. Но с экономической точки зрения - значительно дешевле.

"Вы убиваете интернет своей генерацией" -не я убиваю. А бизнес пытается минимизировать и оптимизировать затраты, тем самым выжить в нелегкие времена.

(7) Есть, например, сервис sellmonitor по работе с маркетплейсами. Они предлагают:

"Генерация описания товаров
Сгенерируем описания для ваших товаров с помощью искусственного интеллекта и добавим в них нужные ключевые слова"

Так что, составлением дебильных описаний уже давно занимаются нейронки. Запрос востребованный. Не я это придумал.

(1) зачем тут локальная LLM? это маленькая задача на которую уйдет не много токенов

(9) архитектурно правильно было бы сделать набор тест-кейсов и проверить несколько моделей на качество генерации. Берешь товар на который уже есть качественное описание и прогоняешь несколько моделей например через openrouter и используешь отдельную модель которая сравнит сгенерированное описание с эталонным

(12) Это все уже имеется. Операторы давно пользуются нейронками, но делают это в разных "чатах".

Сейчас же нужна именно массовая механика с чисто программным взаимодействием из учетной системы.

механика это не интересно, попроси любой gemini он напишет код обработки

(14) Нет, спасибо. Не хочу лишний раз тревожить свое нежное душевное равновесие.

(8) вся это seo-дичь уже давно в коммерции. помню давно как-то наткнулся на текст, что-то вроде "когда древние люди убивали маманта, они не могли сохранить его мясо, ведь у них не было холодильника. Кстати о холодильниках, мы предлагаем... "
Ну и какая разница кто такую дичь будет писать, оператор за три рубля на сто символов или ИИ?

(11) Для удобства тренировки
И объемы, если описаний много но задачки простые то локальная LLM оптимально и шустро
https://infostart.ru/1c/articles/2409085/
И один АПИ с популярными онлайновыми

(17)
1) все таки это не простая задача с которой любой 4B справится, тут интеллект нужен
2) товар выбирается ручками так что это не миллионы генераций
3) нужен отдельный сервер под локальную LLM

(17) Спасибо, изучу

(18) А вы что предлагаете? Я имею ввиду конкретный опыт эксплуатации и решения описанной проблемы (или подобной ей)?

Плохое описание карточки = плохая выдача в поиске WB = плохие продажи.
Если уповать на ИИ, то отличный путь к низким продажам / банкротству.

(21) Спасибо за Ваше мнение. Оно очень ценно для меня.

Что-то существенное и конкретное будет по теме вопроса?

(20) я уже все предложил. ИИ напишет вам обращение к api любой LLM за 5 минут. Хотите попробовать разные но не закидывать баблишки сразу всем - юзайте openrouter

(23) Спасибо, но мне интересен более конкретный и практический опыт. А не фантазии на тему "Путешествия народного ансамбля по просторам галактики".

(23) Готов обговорить оплату за +\- готовую модель решения. Возьметесь?

(22) тык в (17) уже вам все скинули, почитайте комментарии в статье, если непонятно. Откройте ссылки на гитхаб.

болванки, обработать напильником:
https://infostart.ru/1c/tools/2336186/
https://infostart.ru/1c/tools/2342758/

(26) Вновь спасибо за Ваше мнение. Оно очень ценно для меня, как и предыдущее.

Уже прочел. Поверхностно ознакомился. Пытаюсь связаться с автором статьи. Вот только если бы Вы сами все внимательно прочли и ознакомились, то поняли...что есть подводные камни и нюансы.

(27) Спасибо, гляну

(0) Один вызов API. Если без фото, то уже совсем просто. Не совсем понимаю ваши трудности. Сомневаетесь в качестве результата? Так берите какую-нибудь SOTA модель

(30) "Не совсем понимаю ваши трудности - вызов API" - какого конкретно Апи ?

Трудность в том, чтобы из 100 возможных вариантов разных площадок и моделей не перебирать самостоятельно все...набивая шишки. А воспользоваться опытом человека, который уже решал +\- подобную задачу. И сузит варианты со 100 до 5 (допустим).

Либо вообще может кто-то готов продать готовое решение.

Пока конкретику увидел только в (27). Изучаю, общаюсь.

Делал выгрузку товаров в Ексель менеджер его Клоиду скармливал и потом ручками уже загружал в 1с по легенде должен как минимум просмотреть что там ИИ нагенирил.

(0) Худо бедно chatgpt в поисковом режиме. остальное г предложит тебе дообучить модель времен царя гороха данными всеми данными интернета ( тут любой тупой одинсник сделает за 5минут)/ Чудики с локальными ЛЛМ просто байки травят. ни одна скаченная ЛЛМка не знает просто айфон 17 например. Не знает ничего.

(0) Это достаточно сложная задача
тут  два очевидных этапа:
- поиск информации
- ее анализ и выдача в нужном формате

LLM строго говоря делает только вторую часть.
Первую все также как и раньше делает яндекс, гугл и т.д.

но ведь онлайн версии умеют сами  искать. Да но ведь глазам своим, по апи все будет иначе)

(0) ну я делал. У меня своя бсп есть, с подсистемой работы с ии. На ней крутится. Что конкретно интересует?

Локальные модели такое не потянут.

(31) говорят же, опенроутер или ботхаб пробуй. Модели экспериментально только. Раньше грок рулил, сейчас Gemini

(36) Зависит от модели и железа
Уже Q8 модели локальные (надо 24-32Gb видеопамяти) весьма "умные"
Как минимум нет проблем распознать характеристики товара и что на картинке, по ним составить описание по заданным шаблонам для каждого вида товара

Например уже давно использую локальные модели для распознавания текста, работает лучше чем FineReader
Так же нет проблем распознавать что на картинке:

Использована локальная модель

<bos><|turn>system
<|think|>
<turn|>
<|turn>user
Расскажи что на картинке?[img-1]<turn|>
<|turn>model
На этом изображении запечатлены четыре истребителя, выполняющие сложный авиационный маневр в строю на фоне чистого голубого неба.

Вот основные детали:

1.  **Самолеты:** Это реактивные самолеты (типа Hawk T1), окрашенные в характерную бело-черно-красную ливрею. Такая раскраска принадлежит знаменитой британской авиационной команде **Red Arrows**.
2.  **Дымные шлейфы:** Из хвостов каждого самолета выходят длинные, плотные белые дымовые полосы. Пилоты используют их во время авиашоу, чтобы зрители могли лучше видеть траекторию и сложность их маневров.
3.  **Композиция:** Самолеты летят в ровной формации, направляясь к нижней части кадра (или поднимаясь вверх). В левом нижнем углу видны легкие белые облака.

В целом, фотография передает атмосферу динамики, скорости и высочайшего мастерства пилотирования.<turn|>
<|turn>user
Сколько самолетов?<turn|>
<|turn>model
На картинке **четыре** самолета.<turn|>
<|turn>user
Почему от трех есть белый инверсионный след а от одного нет?<turn|>
<|turn>model
<|channel>thought
*   Image: Four Red Arrows jets in formation.
    *   Observation: Three jets have visible white smoke trails (contrails/smoke), but one jet doesn't seem to have a clear, distinct trail pointing downwards from it in the same way. Or perhaps the user is referring to something else? Let me re-examine the image carefully.

    *   Top center jet: Smoke trail starts clearly at the tail and goes down.
    *   Bottom center jet: Smoke trail starts clearly at the tail and goes down.
    *   Right jet: Smoke trail starts clearly at the tail and goes down.
    *   Left jet: There is a very faint, wispy area behind it, but no distinct "rope" of smoke like the others.

    Wait, let me look closer at the crop/full image.
    - Left jet: No clear smoke trail coming from the engine exhaust in the bottom part of the frame.
    - Center top: Clear trail.
    - Center bottom: Clear trail.
    - Right: Clear trail.

    *Why is one missing its trail?* Possible reasons:
    1.  **Technical malfunction:** The smoke generator on that specific aircraft might be turned off, clogged, or broken.
    2.  **Timing/Synchronization:** The pilot might have just turned it on (or just turned it off), though usually, these are synced.
    3.  **Angle of view/Perspective:** Sometimes, depending on the angle and wind, a trail might be less visible, but here the other three are very prominent.
    4.  **Momentary lapse:** The smoke system is manually or automatically triggered; perhaps it flickered off.

    Actually, looking even closer at the left jet: There *is* some white vapor/cloudiness near its tail, but it's much less "dense" and "defined" than the other three.

    Let's check if there's a trick. Maybe I missed one? No, there are 4 planes.
    Top (1), Bottom (2), Right (3), Left (4).

    *Common reasons for missing smoke in aerobatic displays:*
    - Smoke systems work by injecting oil into the hot exhaust. If the pump isn't working or the oil is low, no smoke.
    - In some maneuvers, they might turn it off to save resources or for a specific effect.

    Let me re-read the prompt: "Why do three have a white inversion trail and one doesn't?" (Actually, the user says "инверсионный след" - condensation/contrail).
    *Correction:* In display teams like Red Arrows, these are usually *smoke trails* (artificial smoke) rather than true contrails (which require high altitude/low temp). I should clarify that it's likely artificial smoke.

    1.  Acknowledge the observation: Yes, three have clear smoke, and the one on the left doesn't.
    2.  Explain what these trails are: They aren't usually "contrails" (from water vapor) but "smoke" (oil injected into exhaust).
    3.  Possible reasons for the missing trail:
        -   Technical glitch/failure of the smoke system on that specific plane.
        -   The pilot turned it off intentionally (perhaps a transition in the routine).
        -   Camera angle/lighting (though less likely given how clear the others are).

    *Wait, let me look at the image again very carefully.* Is there any trail from the left one? It looks almost like there's nothing.
    Actually, looking at high-res versions of similar photos or just this one: The smoke systems are reliable, so a failure is the most common "real-world" reason for a missing trail in a formation.

    *Alternative thought:* Is it possible the user sees 4 planes but thinks there are only 3 because they count the trails?
    Plane 1 (Top): Trail present.
    Plane 2 (Bottom): Trail present.
    Plane 3 (Right): Trail present.
    Plane 4 (Left): No clear trail.

    Okay, I will provide a list of logical reasons.

    *Drafting the response in Russian:*
    - Признание факта: Да, вы правы, у самолета слева четкого дымового шлейфа нет.
    - Уточнение терминологии: Это не совсем "инверсионный след" (который образуется из пара на большой высоте), а искусственный дым (масло в выхлоп).
    - Возможные причины:
        1. Технический сбой системы дымогенератора на конкретном самолете.
        2. Намеренное отключение пилотом для определенного эффекта или экономии ресурса.
        3. Особенности съемки (редко, но бывает, если дым очень тонкий и "размывается" светом).

    Actually, in some displays, they might have a sequence where one plane doesn't smoke to create a visual contrast or if it was the "lead" and switched roles, but usually, they stay synced. A technical glitch is the most common explanation for an asymmetrical display like this.<channel|>На фотографии действительно видно, что у трех самолетов есть четкие белые шлейфы, а у одного (самого левого) — нет.

Есть несколько причин, почему это могло произойти:

1.  **Технический сбой:** Это самая вероятная причина. Система дымогенератора на авиашоу работает путем впрыскивания специального масла в горячий выхлопной поток двигателя. Если на одном из самолетов насос заклинило, закончилось масло или произошел программный сбой системы, дым просто не будет выходить.
2.  **Намеренное отключение:** Иногда пилоты могут намеренно отключать дым в определенные моменты программы (например, для экономии ресурсов или создания специфического визуального эффекта), хотя обычно в строю они стараются синхронизировать действия идеально.
3.  **Особенности съемки и освещения:** Хотя шлейфы у других самолетов очень яркие, иногда из-за угла наклона солнца или плотности дыма на одном конкретном самолете шлейф может казаться почти прозрачным или незаметным на фоне неба в определенный момент времени (кадр — это лишь доля секунды).

**Важное уточнение:** То, что мы видим на фото, — это не совсем «инверсионный след» (который образуется из водяного пара на большой высоте), а **искусственный дым**, специально создаваемый для красоты и видимости маневров перед зрителями.

(38)+ Свеженькая google/gemma-4-12b квантование Q8_0 размером всего 12.8Gb
Запущена на паре 5060 Ti по 16Gb всего 32Gb видеопамяти, так что для этой модельки места для контекста дофига, можно сложным загружать
Думает и отвечает моментально, вполне использовать для задачек типа (0)
Причем особенность что локальные LLM на видеокартах можно грузить параллельными запросами, на одной модели понятно
Т.е. одновременно можно в несколько потоков "описания товаров генерить" на том же железе

(39) описания о локальных моделей будут палить нейросетевое происхождение. Флагманы практически неотличимы от человека. Но вообще тут да, уровень запросов тс…

(40) Можно уже сгенеренные описания дополнительно прогнать через другие LLM

Локальные модели в принципе не могут быть экономически выгодными. Так же, как не может быть в принципе выгодной локальная генерация электроэнергии. Локальные модели нужны тогда, когда есть жесткие ограничения по безопасности.
В данной задаче очевидно таких ограничений нет.

У меня локальные модели переписку анализируют, классифицируют товары по тн ВЭД, занимаются векторным встраиванием и поиском замен нагружены 24/7 - в облаке я бы разорился нахрен.

(35) я так понимаю автор хочет, чтоб ему бесплатно выдали готовый под него уже проект. все предложения почитать вникнуть - он игнорирует, а результат хочет, чтоб девочкам оператарам не платить и без будущей проверки, чтоб все четко из коробки работало! (за ии платить не хочется, девочкам тоже, сервер поднять, это опять железку искать)
я думаю тему бы переквалифицировать в предложение работа!
(не в обиду, просто как факт видится! есть у меня такой же товарищ, все бесплатно хочет получить и чтоб сделали, когда люди в чем то разбирались, не спали, подгоняли, а он уже на готовенькое, а чего жалко что ли?)

(43) Ты просто считать не умеешь

(43) 👍

(45) Ну смотря какое железо, условный домашний ПК + пара видеокарт 5060 Ti по 16Gb выгоднее.
А так операторы, которые предоставляют ИИ - никто так и не вышел в прибыль, одни убытки.

(38) По-моему херню ИИ написал. Первый самолет не дымит, потому что за ним летит другой самолет, которому это дым будет мешать

(44) Он вроде денег предлагает за эту задачу под ключ

(47) У них бешенная прибыль

(47) Это две штуки баксов. Ты их не отобьешь никогда

(0) Главный вопрос зачем это делать? Современные поисковики делают проверку, что текст сгенерировано ИИ и автоматически понижают такие позиции в рейтинге поиска. Корявый текст от человека окажется на 1-2 странице, а ваш сгенерированный на 3-4  до которой не факт, что долистают. При прочих равных условиях.

(52) снижать когнитивный ресурс. Не окажется ничего на 1 странице уже, она вся рекламой забита.

(53) Условной первой. 1 среди тех кто не платит. 1 среди тех кто установил такую же цену показа, перехода и т.д.

(54) это сомнительное утверждение. а вот 500 товаров, мертвым грузом лежащие на складе, т.к. без описаний они не уехали на сайт и маркетплейсы - это 100% факт убытков.

(55) Это наверное какие то очень везучие товары что им повезло не уехать на склады маркетплейсов

(55) это не факт, там пока из компенсаций от вб, 1-5% от общей суммы товаров

(44) Если бы Вы прочли ветку внимательно, то скорее всего заметили бы, что я уже нескольким людям предложил обсудить оплату за их труды (в (4) и (25)).

"все предложения почитать вникнуть - он игнорирует" - на счет этого еще интересней. Смотри (19), (29) ... да и остальные упомянутые материалы были изучены.

Странное гомнецо из тебя льется.

(58) Тут вакансии от работодателей платно

(35) Dirk Diggler, В первую очередь интересует возможность купить Ваши наработки как +\- продукт. Правда очень не хотелось бы настраивать все это на собственном железе, предпочтительней были бы некие облачные сервисы.

Но в целом открыт к диалогу, дабы не изобретать новый велосипед, а "купить ваш опыт".

Моя почта в профиле указана

(59) Тогда конфликт ... Предлагаешь оплату за труды - пишут, что "вакансии от работодателей платно". Не предлагаешь оплаты - пишут, что жадный жлоб.

(60) у меня плевать локально или облако, просто указываешь в справочнике endpoint, модель, данные авторизации и версию апи, и всё. но всё мое пока глубоко зашито в переписанную УТ 10, там нечего продать так, чтобы не пришлось всю конфу передавать )
Я веду подготовку к миграции на 11, расшивая весь зоопарк по расширениям. возможно зимой что и выложу на инфостарт )
но тоже сильно не факт.

(61)если ты на самом деле собрался покупать а не предлагать символическую цену,то для тебя не составит труда заплатить ВР 5 т.р. за ветку.

(61) Не парься, тут деньги никому не нужны

(0) Делал практически это же летом для розницы (ювелирка): из 1С выгружаются фото + характеристики, мультимодалка классифицирует и генерит текст, результат грузится обратно в справочник. Использовал Gemini 2.5 Flash прямым HTTP из 1С — пилот на 1622 фото уложился в бесплатный тариф, вся база из 12000 фото на платном — единицы долларов. По выбору из «100 вариантов»: бери мультимодальный флагман-лайт (Gemini Flash / gpt-4o-mini класса), локалку на старте не поднимай — сначала докажи ценность на облаке, экономику локалки считай потом.

Грабли, которые реально стоили времени:
- на длинных пачках модель возвращает обрезанный JSON — нужен парсер, достраивающий до последнего целого объекта;
- лимиты тарифов: сохранение после каждой пачки и продолжение с места остановки обязательны;
- если хочешь честную работу по фото — в промпте запрети использовать текстовые поля товара, иначе классифицирует по названию;
- что уже есть в учётке (металл/проба/размер) — в промпт не отдавай «на угадай», модель будет уверенно врать; бери из реквизитов и склеивай с ответом.

(4) прав: оператор-контролёр остаётся. Спорные позиции складывай в отдельный список на ручной разбор — ошибки локализованы, а не размазаны по базе.

Если нужен разбор под твой кейс — почта в профиле.

(0) один мой клиент такое делал. скачал какую-то обработку (работает через чат ГПТ), я ее чисто полирнул, чтобы не для одного товара, а для выбранных (групп) работало.
Но потом обращался, чтобы откатывал описания назад. ггг

(66) Откат — самая частая расплата. Лечится дисциплиной: генерёнку не писать поверх исходного поля. Оригинал в отдельный реквизит или в регистр сведений «было/стало» с номером пачки, в товар пишется только принятое. Тогда откат — обработка на 20 строк, а не восстановление базы из бэкапа.

И приёмка глазами по выборке до заливки: 30-50 карточек из пачки. Ловит ровно те случаи, ради которых потом просят «верни как было».

(65) Спасибо! Подойдем к реализации, думаю свяжусь с Вами.

(68) Ок, буду на связи.

Чтобы разговор сразу пошёл по делу, приготовьте четыре вещи: что за товар и сколько позиций; есть ли фото в самой базе или лежат на диске; что уже заполнено в реквизитах и характеристиках; куда пишем результат — в свой реквизит или поверх типового описания.

От этого зависит главное — хватит ли одного промпта на всю номенклатуру или нужен свой под каждый вид товара. Почта в профиле.