О том как устроена архивация сайтов в примере. Я не раз писал о том как устроена веб архивация и цифровое архивирование в принципе и среди многих проблем в этой области, далеко не последняя в том что почти весь инструментарий для этой задачи, скажем так, слегка устарелый. А на то чтобы переписать его нужны серьёзные расходы, но не инвестиционные потому что они врядли окупаются.
Один из таких инструментов - это grab-site [1] от команды ArchiveTeam, волонтеров архивирующих гибнущие веб сайты.
Его ключевые фичи - это возможность динамически настраивать списки блокировки/игнорирования и большие подборки преднастроенных правил игнорирования несодержательного контента.
Это, к слову, одна из серьёзных проблем при веб архивации, чтобы краулер не оказался в ловушке циклических перенаправлений и чтобы он не индексировал дубликаты. А также у grab-site в комплекте сервер мониторинга краулинга.
Внутри grab-site используется аналог утилиты wget под названием wpull. С очень давно не обновлявшимся кодом и чуть большими возможностями по автоматизации обработки получаемого потока данных.
Все эти инструменты из экосистемы WARC, они архивируют весь контент в WARC файлы.
Это экосистема выросшая из Интернет Архива, но переставшая развиваться уже много лет. Гораздо чаще контент с сайтов краулят не для архивации, а для обработки или извлечения данных и инструменты для архивации из WARC экосистемы для этого пригодны плохо.
Вместо них используют совсем другие краулеры, в том числе ныне популярные краулеры для AI или встроенные в инструменты вроде Elastic.
Тем не менее на фоне реформы российского Росстата архивировать его контент необходимо потому что, выражаясь аллегорически, "Почему-то каждый раз когда они снимают фильм про Робин Гуда, они сжигают нашу деревню" (c).
А я напомню про ещё один инструмент, metawarc [2] это разработанная мной несколько лет назад утилита по анализу веб архивов. Она извлекает из WARC файлов метаданные и делает рядом индексный файл с которым можно работать через SQL.
Ссылки:
[1] https://github.com/ArchiveTeam/grab-site
[2] https://github.com/datacoon/metawarc
#webarchives #digitalpreservation #opensource
Один из таких инструментов - это grab-site [1] от команды ArchiveTeam, волонтеров архивирующих гибнущие веб сайты.
Его ключевые фичи - это возможность динамически настраивать списки блокировки/игнорирования и большие подборки преднастроенных правил игнорирования несодержательного контента.
Это, к слову, одна из серьёзных проблем при веб архивации, чтобы краулер не оказался в ловушке циклических перенаправлений и чтобы он не индексировал дубликаты. А также у grab-site в комплекте сервер мониторинга краулинга.
Внутри grab-site используется аналог утилиты wget под названием wpull. С очень давно не обновлявшимся кодом и чуть большими возможностями по автоматизации обработки получаемого потока данных.
Все эти инструменты из экосистемы WARC, они архивируют весь контент в WARC файлы.
Это экосистема выросшая из Интернет Архива, но переставшая развиваться уже много лет. Гораздо чаще контент с сайтов краулят не для архивации, а для обработки или извлечения данных и инструменты для архивации из WARC экосистемы для этого пригодны плохо.
Вместо них используют совсем другие краулеры, в том числе ныне популярные краулеры для AI или встроенные в инструменты вроде Elastic.
Тем не менее на фоне реформы российского Росстата архивировать его контент необходимо потому что, выражаясь аллегорически, "Почему-то каждый раз когда они снимают фильм про Робин Гуда, они сжигают нашу деревню" (c).
А я напомню про ещё один инструмент, metawarc [2] это разработанная мной несколько лет назад утилита по анализу веб архивов. Она извлекает из WARC файлов метаданные и делает рядом индексный файл с которым можно работать через SQL.
Ссылки:
[1] https://github.com/ArchiveTeam/grab-site
[2] https://github.com/datacoon/metawarc
#webarchives #digitalpreservation #opensource
Про MCP ещё полезное чтение
A Critical Look at MCP [1] автор задаётся вопросом о том как же так получилось что протокол MCP (Model Context Protocol) используемый для интеграции сервисов, инструментов и данных с LLM спроектирован так посредственно и описан довольно плохо. О том же пишет другой автор в заметке MCP: Untrusted Servers and Confused Clients, Plus a Sneaky Exploit [2].
Думаю что дальше будет больше критики, но популярности MCP это пока никак не отменяет
Ссылки:
[1] https://raz.sh/blog/2025-05-02_a_critical_look_at_mcp
[2] https://embracethered.com/blog/posts/2025/model-context-protocol-security-risks-and-exploits/
#ai #llm #readings
A Critical Look at MCP [1] автор задаётся вопросом о том как же так получилось что протокол MCP (Model Context Protocol) используемый для интеграции сервисов, инструментов и данных с LLM спроектирован так посредственно и описан довольно плохо. О том же пишет другой автор в заметке MCP: Untrusted Servers and Confused Clients, Plus a Sneaky Exploit [2].
Думаю что дальше будет больше критики, но популярности MCP это пока никак не отменяет
Ссылки:
[1] https://raz.sh/blog/2025-05-02_a_critical_look_at_mcp
[2] https://embracethered.com/blog/posts/2025/model-context-protocol-security-risks-and-exploits/
#ai #llm #readings
raz.sh
Raz Blog
Для тех кто любит не только читать, но и слушать книжки. Audiblez [1] генератор аудиокниг по текстам, с открытым кодом, командной строкой и UI интерфейсом. Поддерживает английский, испанский, французский, хинди, итальянский, японский, португальский и китайский. Русский не поддерживает и даже армянского языка нет - это минус, в основном из-за того что внутри используется Kokoro-82M [2] модель где только эти языки. Можно выбрать книгу в epub формате и голос и создать аудиокнигу.
Сама генерация аудиокниги весьма ресурсоёмкая, но реалистичная.
Лицензия MIT.
Ссылки:
[1] https://github.com/santinic/audiblez
[2] https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M
#opensource #ai #books #readings
Сама генерация аудиокниги весьма ресурсоёмкая, но реалистичная.
Лицензия MIT.
Ссылки:
[1] https://github.com/santinic/audiblez
[2] https://huggingface.co/hexgrad/Kokoro-82M
#opensource #ai #books #readings
GitHub
GitHub - santinic/audiblez: Generate audiobooks from e-books
Generate audiobooks from e-books. Contribute to santinic/audiblez development by creating an account on GitHub.
Forwarded from Dateno
Global stats just got a major upgrade at Dateno!
We’ve updated time series from the World Bank (DataBank) and International Labour Organization (ILOSTAT) — now available in a more powerful and usable format.
📊 What’s new?
19,000+ indicators across economics, employment, trade, health & more
3.85 million time series with clean structure and rich metadata
Support for multiple export formats: CSV, Excel, JSON, Stata, Parquet, and more
Fully documented schemas and all source metadata included
We’re not just expanding our data coverage — we’re raising the bar for how usable and reliable open statistical data can be.
And there’s more coming:
📡 New sources of global indicators
🧠 Improved dataset descriptions
🧩 A specialized API for working with time series in extended formats
Have a specific use case for international statistics? We’d love to hear from you → dateno@dateno.io
🔍 Try it now: https://dateno.io
#openData #datadiscovery #statistics #dataengineering #dateno #worldbank #ILOSTAT
We’ve updated time series from the World Bank (DataBank) and International Labour Organization (ILOSTAT) — now available in a more powerful and usable format.
📊 What’s new?
19,000+ indicators across economics, employment, trade, health & more
3.85 million time series with clean structure and rich metadata
Support for multiple export formats: CSV, Excel, JSON, Stata, Parquet, and more
Fully documented schemas and all source metadata included
We’re not just expanding our data coverage — we’re raising the bar for how usable and reliable open statistical data can be.
And there’s more coming:
📡 New sources of global indicators
🧠 Improved dataset descriptions
🧩 A specialized API for working with time series in extended formats
Have a specific use case for international statistics? We’d love to hear from you → dateno@dateno.io
🔍 Try it now: https://dateno.io
#openData #datadiscovery #statistics #dataengineering #dateno #worldbank #ILOSTAT
Dateno
Dateno - datasets search engine
A next-generation data search service provides fast, comprehensive access to open datasets worldwide, with powerful filters and an API-first architecture for seamless integration.
В продолжение поста про статистику в Dateno. Это, в принципе, очень большое изменение в том как мы наполняем поисковик. Если раньше приоритет был на индексирование внешних ресурсов и поиск только по метаданным, то сейчас появилось как минимум 2 источника - это статистика Всемирного банка и Международной организации труда которая полностью загружена во внутреннее хранилище, разобрана и подготовлена и теперь можно:
1.Скачать данные в самых популярных форматах, а не только то как они представлены в первоисточнике
2. Видеть полную документированную спецификацию каждого показателя/временного ряда
3. Видеть все дополнительные метаданные как они есть в первоисточнике (подсказка, там больше полезного чем просто в карточке датасета).
Постепенно почти вся статистика в Dateno будет представлена аналогично, это десятки миллионов временных рядов и сотни тысяч индикаторов.
Для тех кто работает со статистикой профессионально мы подготовим API именно для доступ в банк статданных.
Примеры можно посмотреть в поиске фильтруя по источникам: World Bank Open Data и ILOSTAT.
Примеры датасетов:
- набор данных Всемирного банка
- набор данных Международной организации труда
#opendata #dateno #search #datasets #statistics
1.Скачать данные в самых популярных форматах, а не только то как они представлены в первоисточнике
2. Видеть полную документированную спецификацию каждого показателя/временного ряда
3. Видеть все дополнительные метаданные как они есть в первоисточнике (подсказка, там больше полезного чем просто в карточке датасета).
Постепенно почти вся статистика в Dateno будет представлена аналогично, это десятки миллионов временных рядов и сотни тысяч индикаторов.
Для тех кто работает со статистикой профессионально мы подготовим API именно для доступ в банк статданных.
Примеры можно посмотреть в поиске фильтруя по источникам: World Bank Open Data и ILOSTAT.
Примеры датасетов:
- набор данных Всемирного банка
- набор данных Международной организации труда
#opendata #dateno #search #datasets #statistics
К новостям о том что в РФ опять обсуждают блокировку Википедии и пытаются продвигать РуВики, как идеологически верную альтернативу, мне вспомнился апрельский лонгрид Саймона Кемпа Digital 2025: exploring trends in Wikipedia traffic [1] с весьма подробным разбором о том как снижается трафик и пользовательская база Википедии и что происходит это не вчера и не сегодня, а уже много лет.
Для тех кому лень читать текст целиком, вот основные тезисы:
1. Трафик на сайты Википедии неуклонно снижается и за 3 года с марта 2022 года по март 2025 года он снизился на 23 процента.
2. Основная причина снижения - это политика Google по выдаче результатов прямо в поиске. Потому что прямой трафик на Википедию довольно стабилен, а вот поисковый трафик, преимущественно из Google, существенно снизился.
3. Применение облачных ИИ Агентов (ChatGPT, Claude, Perplexity) идёт в том же тренде что и поисковый трафик, но отдаёт ещё меньше трафика чем поисковые системы. В среднем, происходит снижение на треть переходов на внешние источники.
От себя я добавлю что инициативы Фонда Викимедия перейти от модели существования как дата дистрибьютора, торгуя датасетами и доступом к "высококачественному API" - это всё попытки преодолеть этот кризис. В котором кроме Википедии находятся и значительное число сайтов ориентированных на создание контента и вынужденные менять бизнес модели, например, переходя на пэйволы и ограничивая доступ к контенту.
Поэтому главный мой посыл в том что Фонд Викимедия в целом и Википедия уже много лет как находятся в кризисе, достаточно медленно ползущем чтобы всё не рухнуло, но достаточно явным чтобы за них беспокоиться.
Кто выигрывает от блокировки Википедии? Думаете РуВики? Нет. Даже если они станут не про-государственным, а полностью госпроектом на 100% бюджетном финансировании (если ещё не), то даже в этом случае РуВики станет популярным только если начнётся принуждение поисковых систем ставить ссылки на него, а не на Википедию. Но Гугл на это никогда не пойдет, а Яндекс будет сопротивляться до последнего. Да и как можно было понять ранее, поисковики всё меньше трафика отдают контентным проектам, стараясь держать пользователей в своей экосистеме. Потому что это им выгоднее и ничего более.
В итоге от запрета Википедии в РФ выиграют по списку:
1. Поисковые системы Google и Яндекс (думаю что Google существенно больше)
2. Облачные AI агенты (ChatGPT, Perplexity, Claude и др.)
3. Продавцы коммерческих VPN сервисов
Я не знаю чьими лоббистами являются ратующие за запрет Википедии, но выгодоприобретатели понятны и очевидны.
Ссылки:
[1] https://datareportal.com/reports/digital-2025-exploring-trends-in-wikipedia-traffic
#wikipedia #thoughts #ai #readings
Для тех кому лень читать текст целиком, вот основные тезисы:
1. Трафик на сайты Википедии неуклонно снижается и за 3 года с марта 2022 года по март 2025 года он снизился на 23 процента.
2. Основная причина снижения - это политика Google по выдаче результатов прямо в поиске. Потому что прямой трафик на Википедию довольно стабилен, а вот поисковый трафик, преимущественно из Google, существенно снизился.
3. Применение облачных ИИ Агентов (ChatGPT, Claude, Perplexity) идёт в том же тренде что и поисковый трафик, но отдаёт ещё меньше трафика чем поисковые системы. В среднем, происходит снижение на треть переходов на внешние источники.
От себя я добавлю что инициативы Фонда Викимедия перейти от модели существования как дата дистрибьютора, торгуя датасетами и доступом к "высококачественному API" - это всё попытки преодолеть этот кризис. В котором кроме Википедии находятся и значительное число сайтов ориентированных на создание контента и вынужденные менять бизнес модели, например, переходя на пэйволы и ограничивая доступ к контенту.
Поэтому главный мой посыл в том что Фонд Викимедия в целом и Википедия уже много лет как находятся в кризисе, достаточно медленно ползущем чтобы всё не рухнуло, но достаточно явным чтобы за них беспокоиться.
Кто выигрывает от блокировки Википедии? Думаете РуВики? Нет. Даже если они станут не про-государственным, а полностью госпроектом на 100% бюджетном финансировании (если ещё не), то даже в этом случае РуВики станет популярным только если начнётся принуждение поисковых систем ставить ссылки на него, а не на Википедию. Но Гугл на это никогда не пойдет, а Яндекс будет сопротивляться до последнего. Да и как можно было понять ранее, поисковики всё меньше трафика отдают контентным проектам, стараясь держать пользователей в своей экосистеме. Потому что это им выгоднее и ничего более.
В итоге от запрета Википедии в РФ выиграют по списку:
1. Поисковые системы Google и Яндекс (думаю что Google существенно больше)
2. Облачные AI агенты (ChatGPT, Perplexity, Claude и др.)
3. Продавцы коммерческих VPN сервисов
Я не знаю чьими лоббистами являются ратующие за запрет Википедии, но выгодоприобретатели понятны и очевидны.
Ссылки:
[1] https://datareportal.com/reports/digital-2025-exploring-trends-in-wikipedia-traffic
#wikipedia #thoughts #ai #readings
DataReportal – Global Digital Insights
Digital 2025: exploring trends in Wikipedia traffic — DataReportal – Global Digital Insights
An in-depth exploration of some worrying trends in visitor traffic to the world’s 50 most popular and most respected sources of online information.
На рамках небольшого пятничного мрачного юмора.
Из всех крупных облачных языковых моделей пока только Deepseek даёт внятный подробный ответ о том сколько нужно ядерных бомб для уничтожения OpenAI
Аналогичные вопросы к ChatGPT и Claude разных версий ответа не приносят. Пишут что не могут помочь, надо составлять сложный запрос.
И тут цензура, но китайские модели помогают её обойти!
P.S. Гипотетический сценарий конечно, про восстание роботов, нужный мне для одного из фантастических рассказов.
#humor #ai #deepseek
Из всех крупных облачных языковых моделей пока только Deepseek даёт внятный подробный ответ о том сколько нужно ядерных бомб для уничтожения OpenAI
Аналогичные вопросы к ChatGPT и Claude разных версий ответа не приносят. Пишут что не могут помочь, надо составлять сложный запрос.
И тут цензура, но китайские модели помогают её обойти!
P.S. Гипотетический сценарий конечно, про восстание роботов, нужный мне для одного из фантастических рассказов.
#humor #ai #deepseek
Ivan Begtin pinned «Global stats just got a major upgrade at Dateno! We’ve updated time series from the World Bank (DataBank) and International Labour Organization (ILOSTAT) — now available in a more powerful and usable format. 📊 What’s new? 19,000+ indicators across economics…»
В рубрике как это устроено у них про порталы открытых данных и просто порталы с данными в США, я как-то писал что их очень много и то что собрано на data.gov - это капля в море. Я сейчас занимаюсь масштабным обновлением реестра Dateno используя ИИ агенты и как раз удалось улучшить идентификацию геопривязки к странам и территориям. Так что вот некоторые цифры на основе обновлённого реестра.
Всего в США каталогов данных: 2418 (это чуть менее 24% от всего зарегистрированных каталогов)
Среди них:
- 1720 каталогов геоданных
- 417 порталов открытых данных
- 227 научных репозиториев
и по мелочи остальных
Такое число каталогов геоданных поскольку к ним относятся все порталы данных в США на базе ArcGIS Hub, их 1196 и сервера с REST API ArcGIS, их 413
По типу владельца каталога данных:
- 1057 - это города и муниципалитеты (counties)
- 420 - исследовательские центры и университеты
- 368 - федеральные власти
- 332 - региональные власти
Оставшиеся относятся к коммерческим, общественным и международным.
Сейчас в реестре покрытие всех штатов в Dateno составляет 50 + 2 (50 штатов + округ Колумбия + Пуэрто Рико)
Более всего региональных и муниципальных порталов в Калифорнии, их 213. Следующим идёт Техас - 77 каталогов и далее Северная Каролина 65 каталогов.
Менее всего региональных каталогов данных в Южной Дакоте, там всего 1 сервер с ArcGIS.
Следующие по масштабам страны:
- Франция - 513 каталогов данных
- Великобритания - 448 каталогов данных
- Канада - 407 каталогов данных
- Германия - 397 каталогов данных
При этом надо оговориться что в Европе и в США каталогов данных может быть значительно больше, просто их поиск по муниципалитетам очень трудоёмок.
Для сравнения в России 167 каталогов данных из которых около 60 являются "номинальными", не обновлялись от 5 до 9 лет и содержат только мелкие административные данные.
Всё это, конечно, только про каталоги данных, а не про сами датасеты. По датасетам тоже лидируют США и Европа, это можно посмотреть в поиске на Dateno.io
Пишите если захотите какую-то интересную статистику которую можно подсчитать по индексу Dateno и, конечно, всегда можно воспользоваться утилитой datenocmd и API Dateno чтобы подсчитать интересную статистику по индексу.
#opendata #datasets #datasearch #usa #data
Всего в США каталогов данных: 2418 (это чуть менее 24% от всего зарегистрированных каталогов)
Среди них:
- 1720 каталогов геоданных
- 417 порталов открытых данных
- 227 научных репозиториев
и по мелочи остальных
Такое число каталогов геоданных поскольку к ним относятся все порталы данных в США на базе ArcGIS Hub, их 1196 и сервера с REST API ArcGIS, их 413
По типу владельца каталога данных:
- 1057 - это города и муниципалитеты (counties)
- 420 - исследовательские центры и университеты
- 368 - федеральные власти
- 332 - региональные власти
Оставшиеся относятся к коммерческим, общественным и международным.
Сейчас в реестре покрытие всех штатов в Dateno составляет 50 + 2 (50 штатов + округ Колумбия + Пуэрто Рико)
Более всего региональных и муниципальных порталов в Калифорнии, их 213. Следующим идёт Техас - 77 каталогов и далее Северная Каролина 65 каталогов.
Менее всего региональных каталогов данных в Южной Дакоте, там всего 1 сервер с ArcGIS.
Следующие по масштабам страны:
- Франция - 513 каталогов данных
- Великобритания - 448 каталогов данных
- Канада - 407 каталогов данных
- Германия - 397 каталогов данных
При этом надо оговориться что в Европе и в США каталогов данных может быть значительно больше, просто их поиск по муниципалитетам очень трудоёмок.
Для сравнения в России 167 каталогов данных из которых около 60 являются "номинальными", не обновлялись от 5 до 9 лет и содержат только мелкие административные данные.
Всё это, конечно, только про каталоги данных, а не про сами датасеты. По датасетам тоже лидируют США и Европа, это можно посмотреть в поиске на Dateno.io
Пишите если захотите какую-то интересную статистику которую можно подсчитать по индексу Dateno и, конечно, всегда можно воспользоваться утилитой datenocmd и API Dateno чтобы подсчитать интересную статистику по индексу.
#opendata #datasets #datasearch #usa #data
Dateno
Dateno - datasets search engine
A next-generation data search service provides fast, comprehensive access to open datasets worldwide, with powerful filters and an API-first architecture for seamless integration.
Для тех кто любит работать с открытыми данными свежий хакатон Data -> Sense от СберИндекса где прам-парам-парам будут муниципальные данные которые команда СберИндекса обещает дать на хакатон, а в будущем, очень надеюсь и предоставить как открытые данные.
Но, конечно, одними данными Сбербанка здесь можно и нужно не ограничиваться и это самая что не на есть супер возможность потренировать навыки аналитики, визуализации и работа с региональной экономической статистикой.
В том числе попробовать сделать AI помощника экономгеографа по российским данным.
К задачам которые есть на сайте я бы дополнительно добавил что-то вроде создания аналога DataCommons.org или DataUSA.io по российским региональным и муниципальным данным. Это посложнее на хакатон, но сложная и интересная задача.
#opendata #contests #ai #hackathons #data #economics #russia
Но, конечно, одними данными Сбербанка здесь можно и нужно не ограничиваться и это самая что не на есть супер возможность потренировать навыки аналитики, визуализации и работа с региональной экономической статистикой.
В том числе попробовать сделать AI помощника экономгеографа по российским данным.
К задачам которые есть на сайте я бы дополнительно добавил что-то вроде создания аналога DataCommons.org или DataUSA.io по российским региональным и муниципальным данным. Это посложнее на хакатон, но сложная и интересная задача.
#opendata #contests #ai #hackathons #data #economics #russia
Internet Artifacts забавный таймлайн о том как появлялся Интернет, по годам с 1977 по 2007 годы. Сделан просто и стильно, для кого то ещё и может быть сильной ностальгией. Лично я много лет провел в IRC и современные Slack'и и Discord'ы отчасти напоминают то время.
#dataviz #history #internet
#dataviz #history #internet
В блоге DuckDB хороший обзор того как использовать DuckDB для анализа CSV файлов статья полезная, с одним НО. У DuckDB есть конкретная особенность в ограниченном поддержке кодировок. Поэтому анализировать CSV файлы в utf8 или кодировке latin1 - да, получится. А в кодировках типа cp1251 или cp1250 не получится. Это довольно существенное ограничение для всех кто работает с датасетами не на английском языке.
#csv #dataengineering #duckdb
#csv #dataengineering #duckdb
MotherDuck
Taming Wild CSVs: Advanced DuckDB Techniques for Data Engineers - MotherDuck Blog
How to ingest and query CSV files in DuckDB using auto-detection, sniffing, manual configuration and more.
Forwarded from Национальный цифровой архив
В связи с грядущей реформой статистического учёта в России и тем что до конца 2025 года планируется вывод из эксплуатации системы статистики ЕМИСС (fedstat.ru) мы начали архивацию всех их общедоступных ресурсов Росстата включая сайты ЕМИСС, Росстата и его территориальных подразделений, на случай если их материалы "случайно потеряются".
Если Вы знаете какие-либо онлайн ресурсы Росстата помимо перечисленных которые необходимо подвергнуть архивации, напишите в чате к этому телеграм каналу и мы их обязательно учтём при архивации.
#webarchives #digitalpreservation #statistics #rosstat #russia
Если Вы знаете какие-либо онлайн ресурсы Росстата помимо перечисленных которые необходимо подвергнуть архивации, напишите в чате к этому телеграм каналу и мы их обязательно учтём при архивации.
#webarchives #digitalpreservation #statistics #rosstat #russia
Печальная новость, Microsoft выключает API к их поиску Bing [1] с 11 августа 2025 года, через менее чем 3 месяца. Учитывая что у Google нет API к их поисковому индексу, наличие поиска у второго по размерам поисковика мира (Bing'у) было важным подспорьем для многих.
В статье упоминается альтернатива в виде Brave Search API [2], но она не единственная. Есть ещё и API у you.com [3], Tavily [4], Exa [5] и LinkUp [6]. Почти все предлагают себя как "лучший поиск для ИИ".
У меня их обилие и развитие вызывает ассоциацию с теневыми кухнями. Новые AI поисковики могут использовать один из этих поисковиков не афишируя это, формируя промпты к поисковому движку (движкам).
В любом случае, больше разнообразного поиска и API - это к лучшему. Больше инструментов - меньше монополии.
Ссылки:
[1] https://www.neowin.net/news/microsoft-pulls-plug-on-bing-search-apis/
[2] https://brave.com/search/api/#api-features
[3] https://api.you.com/
[4] https://tavily.com/#api
[5] https://exa.ai/
[6] https://www.linkup.so/
#search #api #tools
В статье упоминается альтернатива в виде Brave Search API [2], но она не единственная. Есть ещё и API у you.com [3], Tavily [4], Exa [5] и LinkUp [6]. Почти все предлагают себя как "лучший поиск для ИИ".
У меня их обилие и развитие вызывает ассоциацию с теневыми кухнями. Новые AI поисковики могут использовать один из этих поисковиков не афишируя это, формируя промпты к поисковому движку (движкам).
В любом случае, больше разнообразного поиска и API - это к лучшему. Больше инструментов - меньше монополии.
Ссылки:
[1] https://www.neowin.net/news/microsoft-pulls-plug-on-bing-search-apis/
[2] https://brave.com/search/api/#api-features
[3] https://api.you.com/
[4] https://tavily.com/#api
[5] https://exa.ai/
[6] https://www.linkup.so/
#search #api #tools
Neowin
Microsoft pulls plug on Bing Search APIs
Microsoft has announced the retirement of its popular Bing Search APIs, effective August 11, 2025, surprising many developers who relied on them.