Прогноз на гонку из статистики, истории и погоды

Сценарий собирает данные о гонке и историю прошлых заездов, отдаёт их ИИ и при высокой уверенности сохраняет прогноз, шлёт оповещение и ведёт учёт.

  • Данные и история собираются автоматически
  • ИИ учитывает новости и погоду
  • Прогноз проходит проверку на уверенность
  • Оповещение и запись в таблицу при высокой уверенности
Embeddings OpenAIDefault Data Loader
Подключить inmemory и запуститьScriptera

Как это работает

Уведомления из Postgres в Mattermost настраиваются готовым сценарием: он ловит событие и сразу шлёт сообщение.

  1. Запуск: Запланировать триггер
  2. Затем: Настройки сценария
  3. Затем: Получить данные текущего сезона F1
  4. Затем: Merge данные F1
  5. Затем: Агент прогнозирования F1
  6. Затем: Сформировать вывод прогноза
  7. Проверка: Проверить уверенность прогноза
  8. Если да — Отправить оповещение
  9. Если да — Сохранить прогноз в БД
  10. Если нет — Записать в трекер прогнозов
  11. Затем: Получить зачет пилотов
  12. Затем: Получить зачет конструкторов
  13. Затем: Получить исторические результаты гонок
  14. Затем: Aggregate Исторические данные
  15. Затем: Рассчитать метрики late
  16. Затем: Векторное хранилище исторических данных
  17. Затем: Получить результаты квалификации
  18. Затем: Получить информацию о трассе
  19. Затем: Модель чата OpenAI
  20. Затем: Инструмент новостей F1 в реальном времени
  21. Затем: Инструмент данных о погоде
  22. Затем: OpenAI Embeddings
  23. Затем: Загрузчик документов
  24. Затем: Рекурсивный разделитель текста
  25. Затем: Получить исторические данные
  26. Затем: Инструмент стат. анализа
  27. Затем: OpenAI Embeddings1

Настроить такую автоматизацию (Postgres + Mattermost) можно в Scriptera — без кода: опишите задачу, остальное сделают за вас.

Похожие сценарии