И это довольно неудачная реализация, потому что id надо выносить в значение get параметра, а не в имя get параметра.
В вашем случае действительно проблемно настроить clean-param, потому что вариаций имён самих get параметров множество.
С самого начало, нужно было реализовывать /?color=значение&size=значение
Нет.
1) У вас в примере выше не Главная, а внутренняя страница.
2) Веса склеиваются через 301 редирект, других вариантов нет.
3) Страницы фильтров не склеивают, они либо не учитываются в индексации по clean-param, либо в настройках меta тегов (noindex), либо запрет индексации через код ответа сервера, либо через robots.txt (но тут Гугл может игнорировать директивы запрета индексации).
Да, потому что реализовывать навигацию с самого начало нужно было с seo специалистом, а не как в моменте захотел программист.
LEOnidUKG вам правильно подсказал - ставьте задачу программисту, чтобы страницы фильтров выводились noindex, follow.
Для индекса эти страницы не нужны, они бесконечно будут генерировать по параметрам фильтра. Буду залетать в индекс и вылетать из него по кругу. Такие явления надо пресекать.
Да, get параметры обрабатываются Clean-param. И не якобы, а Яндекс вполне конкретно обрезает до канонических адресов, если правильно настроить.
Вы не разобрались до конца в вопросе, эти страницы (с get параметрами) и не будут индексироваться благодаря настройкам Clean-param.
p.s.
Но, судя по тому, что вы написал здесь, для вас более актуальное актуальное решение тут.
Я не случайно уточнить, что на него полагаются, как на результат субъектности и не потому что он в привычном смысле им является, а потом что так проще определять AI как явление. В целом, я думаю, это вопрос времени. В предстоящем будущем скорее всего обяжут юридически разделять продукт произведённый с помощью AI (хотя бы для урегулирования вопросов по авторскому праву) и всё остальное.
Нет, я - не дам :) Это слишком вольный вывод из моих слов :)
Про комбинаторику тоже понятно, но одно дело комбинировать в рамка опыта одного человека, другое дело - общность всех доступных знаний. А обучают LLM не для того, чтобы они быстрее "комбинаторили", а чтобы полнота данных повышала качество ответов. Доступные данные и есть совокупный опыт. Понятно, что по сути, это не человеческий опыт, а просто массив данных из разных источников с разной степенью подверженности. Я на намеренное использую привычные для человеческого сознания понятия, которые помогут "приземлить" применительную практику.
Если бы такой задачи не было, все по прежнему говорили бы про разные степени нейробреда.
А так добрая часть it-шников уже в лёгкой панике, что их заменят :)
Это проблемы, потому что в большинстве случаев на AI полагаются не просто как на абстрактный массив данных, а как на интеллектуальный результат, следовательно на него полагаются как на субъект, хоть и безличностный, хоть и безвольный.
Док-во очень простое, предполагается, что AI обладает условным совокупным опытом в рамках целевой задачи.
Никто не смотрит на результат работы AI как на случай бессмысленного рандомайза, где с какой-то долей вероятности можно найти случайно образовавшуюся полезность.
Это уже философия и как говорится, в такую задницу можно вдувать смыслы с любой стороны.
LLM не рассматривается как детский калейдоскоп, который при вращении развлекает причудливыми сочетанием случайно упавших разноцветных камушкофф и их отражением.
На LLM надежда как на практически применимый инструмент и когда в этих результатах AI открыто признается - да, результат не годится, - вот тебе ещё один вариант с такими же отсутствующими гарантиями на достоверность, то, извините, это не может не быть проблемой.
Я в целом не против идей расширения и декомпозиции.
У меня по сути сейчас только две большие проблемы (одна из которых нерешаемая в принципе),
1) Совершенно неизвестно в какой момент AI может накосячить
2) AI невозможно призвать к ответственности за результат
К сожалению, да.
Согласен. Есть массовая культура, а есть, скажем так, высокая культура.
Ну, пожалуй.
Хотя если мы о ВОВ, то есть вполне конкретные ориентиры (не широко известные картины), которые на эту темы культурному и рефлексирующему человеку посмотреть всё-таки надо.
Это конечно же "Иди и смотри" Э. Климова, это безусловно "Восхождение" Ларисы Шепитько, непременно "Проверка на дорогах" Алексея Германа, обязательно "Двадцать дней без войны" того же Германа, "Иваново детство" Андрея Тарковского (хотя здесь уже скорее для ценителей авторского кино и я небольшой любитель этой картины), также довольно известный фильм - "А зори здесь тихие" Ростоцкого с больших эмоциональным накалом.
Из относительно недавнего и достойного советую обратить внимание "Дылда" Кантемира Балаганова и "Туман" Сергея Лозницы.
Просто хорошие фильмы типа "В бой идут одни старики", "17-ать мгновений весны" опускаю, общеизвестно.
На этом вернемся к обсуждению сериалов :)
Развлекательная идеологизированная клюва к русской культуре отношения не имеет.
Какого конкретно ИИ вы разработчик? Что за модель/проект?
В моём повествовании рубеж - это переходный момент, в котором AI теряет рабочую стабильность и начинает забывает контекст.
Возможно, это правильно назвать это контекстным окном.
Все так или иначе ограничены финансовым бюджетом, на то он и бюджет, чтобы определять рамки рабочих возможностей.
Платный тариф не является является обоснование того, что мне нужны качественные ответы и на (условно) 50-тый ответ, а не только в интервале первых двух десятков ответов?
Далее, хорошо, допустим, у ИИ есть контекстное окно и оно расширяется на каких-то отдельных финансовых условиях, встречный вопрос - почему это не отрегулировано в явном виде? Почему ИИ не предупреждает, что дальше я стабильно работать не будут, почему он просто указывает, что сам ошибся и дальше продолжает генерировать ответы с теми же ошибками?
Этот вопрос нужно разработчикам ИИ задать.
И самое главное - как им управлять.
Cергей, респектую за полезный пост, к сожалению, система не даёт поставить лайк.
От себя добавлю - по части генерации кода есть рубеж после которого процесс начинает сыпаться. По части сопровождения маркетинговых изысканий - также, в какой-то момент AI-шка начинает упускать контекст.
Рабочий процесс приходится дробить на мелкие задачи, чтобы получать более-менее релевантные и полезные ответы. Очень много времени уходит на повторные итерации - ты не учёл это, это и это, хотя об этом выше говорили и не раз. Ответ AI - да, не учёл, вот вам ещё один экземпляр ответа.
Посему,
Именно так. Мы привыкли к тому, что живой человек на длинной дистанции помнит контекст, AI в любой момент начинает выстреливать гипотезы/решения с нуля и дальше процесс уходит в цикл бесконечных итераций с той или иной потерей уже наработанной контекста.
По сути AI - это окно статически приближенных галлюцинаций. Да, к части задач это можно адаптировать и где-то даёт буст, но на длинной дистанции тут накапливается довольно много вопросов.
