Как создать сайт AI-новостей в стиле Рика и Морти: архитектура на Ollama, Nemotron-3-nano и Gemini

Зачем нужны новости от Рика Санчеза?

Традиционные новостные сайты унылы. Они подают информацию с серьезными лицами, будто мир вот-вот рухнет. А что, если бы новости читал циничный, пьяный гений из мультсериала? Контент стал бы в разы интереснее. Проблема в том, что нанимать актера дорого и не масштабируемо. Зато есть нейросети.

Архитектура: что крутим, что вертим

Собираем систему из четырех основных модулей. Каждый можно заменить, если найдешь что-то лучше.

Главный вопрос: зачем Gemini, если есть локальные модели? Для качества. Nemotron-3-nano - модель на 1.4B параметров. Она быстрая и легкая, но иногда тупит. Gemini (например, 2.5 Flash) может подчистить текст, добавить креатива. Но если хочешь полную локальность, ищешь замену. Об этом ниже.

1 Собираем новости: скрапинг без головной боли

Берем Python и библиотеку BeautifulSoup. Или Scrapy для сложных случаев. Цель: получить заголовок и текст новости с нескольких источников. Не бери все подряд - выбери 3-5 сайтов с RSS. Так проще.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json

def scrape_news(url):
    try:
        response = requests.get(url, timeout=10)
        soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
        # Ищем заголовок и основной текст - селекторы свои для каждого сайта
        title = soup.find('h1').text.strip()
        article_body = ' '.join([p.text for p in soup.find_all('p', class_='article-content')])
        return {'title': title, 'body': article_body[:1000]}  # Ограничиваем длину
    except Exception as e:
        print(f"Ошибка при скрапинге {url}: {e}")
        return None

Сохраняй результаты в SQLite или JSON. Не нужно сложной базы на этом этапе. Главное - сырой материал для нейросети.

2 Запускаем локальную LLM: Ollama и Nemotron-3-nano

Устанавливаем Ollama. Это проще, чем кажется. Скачиваешь, запускаешь, тянешь модель.

# Установка Ollama (Linux/macOS)
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Загружаем Nemotron-3-nano (1.4B параметров, требуется ~3GB RAM)
ollama pull nemotron-3-nano:latest

# Проверяем, что работает
ollama run nemotron-3-nano "Привет!"

Теперь пишем скрипт, который берет сырую новость и превращает ее в текст от лица Рика.

import subprocess
import json

def generate_rick_style(news_text):
    prompt = f"""Ты - Рик Санчез из мультсериала 'Рик и Морти'. 
    Перескажи следующую новость в своем стиле: саркастично, цинично, с научными терминами. 
    Добавь немного безумия. Не пиши от себя комментарии, только пересказ.
    Новость: {news_text}
    """
    
    # Используем Ollama через subprocess
    cmd = ['ollama', 'run', 'nemotron-3-nano', prompt]
    result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True, timeout=60)
    
    if result.returncode == 0:
        return result.stdout.strip()
    else:
        print(f"Ошибка генерации: {result.stderr}")
        return None

Nemotron-3-nano справляется неплохо, но иногда выдает откровенную чушь. Тут два пути: тюнить промпт или добавить второй этап обработки.

3 Улучшаем текст: Gemini или локальная замена

Если готов платить за Gemini API (или использовать бесплатный тариф), отправляй текст туда для полировки. Gemini отлично справляется со стилизацией. Но если проект должен быть полностью локальным, ищем альтернативу.

def improve_with_gemini(text, api_key):
    import google.generativeai as genai
    genai.configure(api_key=api_key)
    model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')
    
    prompt = f"""Исправь текст, сохранив стиль Рика Санчеза. Убери противоречия, добавь остроумия.
    Текст: {text}
    Исправленный текст:"""
    
    response = model.generate_content(prompt)
    return response.text.strip()

Gemini хорош, но не забывай про стоимость. Для тестового проекта, возможно, лучше обойтись без него. Кстати, если интересно, как Gemini создает интерфейсы на лету, почитай про интерактивный калькулятор в поиске.

4 Рисуем безумие: Nano Banana для изображений

Текст есть, нужна картинка. Nano Banana - это тонко настроенная версия Stable Diffusion для генерации изображений в стиле Рика и Морти. Устанавливаешь через его репозиторий или используешь API, если он есть.

# Пример использования Nano Banana через его API (если запущен локально)
import requests

def generate_image(prompt):
    url = "http://localhost:7860/api/predict"  # Примерный эндпоинт
    payload = {
        "prompt": f"{prompt}, Rick and Morty style, cartoon, sci-fi",
        "negative_prompt": "realistic, photo, ugly",
        "steps": 20
    }
    response = requests.post(url, json=payload)
    if response.status_code == 200:
        # Возвращаем путь к изображению или base64
        return response.json()['image']
    else:
        print(f"Ошибка генерации изображения: {response.text}")
        return None

Промпт для изображения составляй на основе заголовка новости. Например: "Рик Санчез комментирует выборы президента, мультяшный стиль". Nano Banana справится. Если хочешь сравнить его с Gemini, есть отличная статья: Nano Banana против Gemini 2.5 Flash.

5 Собираем веб-приложение: просто и функционально

Бэкенд на Flask, фронт - простые HTML шаблоны. База данных - SQLite. Ничего лишнего.

from flask import Flask, render_template
import sqlite3

app = Flask(__name__)

def get_news_from_db():
    conn = sqlite3.connect('news.db')
    cursor = conn.cursor()
    cursor.execute("SELECT title, content, image_path FROM articles ORDER BY id DESC LIMIT 10")
    articles = cursor.fetchall()
    conn.close()
    return articles

@app.route('/')
def index():
    articles = get_news_from_db()
    return render_template('index.html', articles=articles)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

Шаблон HTML сделай в духе мультсериала: неоновые цвета, шрифты в стиле Rick and Morty. Можно добавить аватарку Рика, которая озвучивает новости. Кстати, про аватаров есть отдельный гайд: Как встроить говорящего AI-аватара на сайт одной строкой кода.

Где все ломается: нюансы и ошибки

Собрал список типичных проблем, с которыми столкнешься. Знать их заранее - сэкономить часы дебага.

• Nemotron-3-nano генерирует короткий или несвязный текст. Решение: уточняй промпт. Добавь примеры нужного стиля. Или увеличь параметр `num_predict` в Ollama (по умолчанию 128).
• Скрапинг блокируют. Используй User-Agent, добавляй задержки между запросами. Или перейди на RSS, если есть.
• Nano Banana тормозит или не запускается. Проверь, хватает ли VRAM. Для работы нужно минимум 4GB. Уменьши разрешение изображений.
• Веб-приложение не справляется с нагрузкой. Это же тестовый проект. Если планируешь высокие нагрузки, кэшируй статьи, используй Nginx, перенеси базу в PostgreSQL.

FAQ: коротко о главном

Итог: сайт AI-новостей - отличный способ разобраться с локальными LLM, скрапингом и генерацией контента. Не бойся экспериментировать. И помни: если что-то не работает, скорее всего, проблема в промпте. Удачи, и не забывай про бутылку сосульки!