Обычный вечер понедельника. Я уже собирался уходить домой после работы, как вдруг зацепился за разговор коллег о неком Gemini Notebook. Стало интересно, что это, как люди им пользуются, а главное — надо ли оно мне. Глянул пару обзорных видео, послушал про его плюсы, чудеса и все такое прочее, но больше всего зацепил меня тезис о том, что окно контекста у этой штуки — миллион токенов. Вечер перестал быть томным.
Привет, Хабр! Меня зовут Вадим Гартман, я бэкенд-разработчик в Selectel. Недавно стал одним из ответственных за поддержку terraform-provider со стороны выделенных серверов, при том что ранее работал вообще в другом направлении. Я старался быстро влиться в проект, и будто бы ИИ-RAG-инструмент, способный обрабатывать и анализировать структуры огромных монолитов, появился очень кстати.
В общем, мы с Gemini Notebook встретились в странный период моей жизни. А что из этого вышло — читайте в этой статье.
Дисклеймер перед стартом
ИИ-инструменты могут помочь сэкономить время при погружении в незнакомый проект и избавить ваших коллег от десятков банальных вопросов. Однако важно помнить: нейросеть — это только ассистент, но никак не полная замена опыту и мышлению инженера. Для ускорения рутины и первичной навигации использовать LLM вполне можно, но очень важно критически оценивать ее ответы на основе собственных знаний.
История чуть не закончилась, не успев начаться
Как уже можно было понять, начитался я исключительно позитивных отзывов. Инструмент позволяет обрабатывать колоссальное количество информации, анализировать видео, аудио и текст, а зарубежные разработчики и эксперты по Data Science вовсю используют Gemini Notebook для прототипирования и изучения структуры больших проектов.
Заходил на сайт я на самой доброй ноте. И первое, с чем столкнулся — это проблема, о которой ничего за время своего ресерча не видел. Огромная черная кнопка дружелюбно предлагала опрос…
