Массовое обновление текстов сайта с использованием ИИ

Введение 

ИИ это конечно хорошо для ручного улучшения текста, но хотелось бы иметь возможность массового обновления данных. 

В чем задача? Есть каталог возможностей платформы, около 200 элементов - он написан техническим языком. Необходимо это написать более понятным языком и акцент сделать на выгодах. 

Как автоматизировать этот процесс и задействовать ИИ? 

Суть решения

Мы будем использовать Deep Seek чат (без API). 

Платформа должна подготовить данные в CSV, Excel в нужном формате, эти данные загружаем в DeepSeek с нужным промптом. Вы выходе получаем таблицу CSV и ее загружаем обратно в Falcon с функцией обновления данных (загрузка файла через компонент Таблица).

Детали реализации

Шаг 1. Делаем выгрузку данных. Я делал это через SQL Management Studio (хотя можно и через компонент Таблица выгрузка в Excel) - готовим нужный SQL запрос и сохранить результаты запроса в CSV. 

Шаг 2. Готовим промпт для DeepSeek (или другой ИИ). 

Во вложении файл с описаниями возможностей веб-платформы, где надо поменять колонки B,C,D -  верни мне такой же файл (текст в формате CSV), но с улучшенными этими колонками -  в плане понимания текста неспециалистами и в плане показа выгоды покупателя. Также в столбце D делать чуть подробнее (если это требуется).  А столбцы и B,C не нужно кардинально изменять по размеру. Разделителем ставь ";". 

Загружаем файл с промптом и получаем примерно такой отклик (важно добится нужного формата ответа от ИИ, который потом можно загружать в систему учета): 

Шаг 3. Преобразуем это в Excel. Сохраняем содержимое в CVS и затем преобразуем в XLSX (я делал это через Google Spreadsheet таблицы). 

Шаг 4. В таблице на сайте добавляем механизм импорта из Excel, который обновляет данные (по ID из файла). Аналогичным образом можно и добавлять новые элементы. 

См. техническую реализацию импорта

Шаг 5. Проверить и дошлифовать данные после импорта. Где-то ИИ может нафантазировать лишнего, поэтому нужно пробежаться по текстам глазами и внести коррективы по необходимости.

Заключение

Это был пример, как можно использовать ИИ для массовой обработки данных. Здесь мы используем возможность ИИ выдавать данные в нужном формате (CSV).

Наша задача в рамках работы сайта или учетной системы - правильно подготовить данные для ИИ и затем обработать отлик ИИ с форматированными данными.  

Таким образом можно создавать контент, улучшать существующий контент, выбирать по сложным критериям (например, попробовать найти элементы с противоречащими тезисами). 

Страница-источник на сайте falconspace.ru