Интеграция Google Gemini API в асинхронный Telegram-бот на aiogram 3.x и Python

В прошлую пятницу, ровно в 18:47, когда я уже мысленно открывал великолепный, наполненный витаминами, напиток,, мне прилетело сообщение от тимлида: «Бот лежит, пользователи жалуются, Gemini API возвращает 429». Наш корпоративный Telegram-бот, который должен был помогать саппорту отвечать на тикеты, просто встал колом. Причина оказалась до банальности простой: мы не учли rate limiting и думали, что 50 RPM (запросов в минуту) на бесплатном тарифе — это «бесконечно много». С тех пор мы переписали архитектуру, добавили очереди, кэширование и middleware для retry. В этой статье разберу, как с нуля подружить Gemini API с Telegram-ботом на aiogram 3.x, не наступая на те же грабли.

https://habr.com/ru/articles/1025300/

#gemini_api #telegram_бот #aiogram #python #llm #асинхронное_программирование #rate_limiting

AI 기반 프레젠테이션 생성 도구 'Conjure': 루비와 Gemini를 활용한 슬라이드 제작 자동화

수동 슬라이드 제작 대신 AI를 활용해 대량의 디자인 후보를 생성하고 최적의 결과물을 선택하는 '풍요와 큐레이션' 방식을 제안한다.

🔗 원문 보기

Gemini API Docs MCP와 에이전트 스킬을 통한 코딩 에이전트 성능 최적화

Gemini API Docs MCP는 Model Context Protocol을 통해 코딩 에이전트에게 최신 API 문서와 SDK 정보를 직접 연결하여 학습 데이터의 시차 문제를 해결한다.

🔗 원문 보기

Conjure: Rails 8과 Gemini AI를 활용한 비주얼 프레젠테이션 제작 플랫폼

Rails 8의 최신 기능인 Solid Queue와 Solid Cable을 활용하여 Redis 설치 없이도 로컬 환경에서 비동기 이미지 생성 및 실시간 상태 업데이트를 완벽하게 구현했다.

🔗 원문 보기

152-ФЗ и LLM несовместимы по умолчанию: как мы это исправили без потери качества AI

Строим AI-ассистента для бизнеса — и обнаруживаем, что каждое сообщение пользователя с персональными данными уходит в Google. Рассказываю, как это исправить, не сломав UX. Когда мы запускали AI-ассистента для квалификации лидов в строительном бизнесе, первый же вопрос от клиента поставил меня в тупик: «А куда уходят персональные данные, которые люди вводят в чат?» Я знал ответ. И он мне не нравился. Пользователь пишет: «Меня зовут Дмитрий, наша компания ООО Ромашка, телефон +7 903 123-45-67, email [email protected] » . Это сообщение в том же виде уходит в Google Gemini API для генерации ответа. Google получает PII — имя, телефон, email конкретного человека. Каждый раз. С каждым пользователем. Для бизнеса в России это три проблемы одновременно. Юридическая. 152-ФЗ требует, чтобы персональные данные российских граждан обрабатывались на территории РФ. Передача данных на серверы Google — даже для обработки, не хранения — это трансграничная передача данных, которая требует уведомления Роскомнадзора и согласия субъекта. Штрафы начинаются от 3 млн рублей. Бизнес-риск. Контактная база клиентов — главный актив отдела продаж. Отдавать её в третьи руки, пусть даже крупной корпорации — вопрос корпоративной гигиены. Этика. Клиент пишет в ваш чат. Он доверяет вам свои данные. Не Google. Задача сформулировалась чётко: большая языковая модель должна вести диалог естественно — обращаться по имени, знать компанию, упоминать email — но никогда не получать реальные персональные данные. Звучит как противоречие. Решение оказалось элегантным.

https://habr.com/ru/articles/1015694/

#информационная_безопасность #персональные_данные #152ФЗ #LLM #большие_языковые_модели #защита_данных #NestJS #Gemini_API #PII #разработка

에이전트 스킬을 활용한 LLM 지식 격차 해소와 Gemini API 사례

LLM의 고정된 학습 데이터와 급변하는 소프트웨어 엔지니어링 생태계 사이의 지식 격차를 해결하기 위해 에이전트 스킬(Agent Skills)이 도입되었다.

🔗 원문 보기

[Show GN: Distill - Rust로 만든 웹 스크래핑 + LLM 분석 API 서버

Rust로 개발된 'Distill'은 웹 스크래핑과 LLM을 통한 데이터 분석을 통합하는 API 서버입니다. Headless Chrome을 활용한 JavaScript 렌더링, Gemini API 연동, JSON Schema 기반의 구조화된 응답을 제공하며, 최대 50개 요청 동시 처리와 다양한 보안 기능을 갖추고 있습니다. 이 시스템은 셀프호스팅 스크래핑 및 분석 솔루션으로 JinaAI나 Firecrawl와 같은 서비스의 대안이 될 수 있습니다.

https://news.hada.io/topic?id=25298

#web_scraping #rust #llm_analysis #api_server #gemini_api