library(tidyllm)
Sys.setenv(OPENAI_API_KEY = "sk-00000000")

conversation <- llm_message("Please summarize the key points from the provided PDF document.", 
            .pdf = "my.pdf") |>
  chat(openai(.model = "gpt-4o"))

conversation |> get_reply(1) |> cat()

Эпиграмматическая соль языка в оценке Ивана Гончарова по отношению к Александру Грибоедову — это характеристика остроумия, ёмкости и сатирической выразительности, присущей языку Грибоедова, особенно в его комедии «Горе от ума».
Контекст и значение:

Эпиграмматичность отсылает к краткости и остроте, свойственным эпиграмме — жанру лаконичной, язвительной поэзии.

«Соль» в данном случае метафорически означает остроту, «приправу» сатиры, которая оживляет текст, делая его ярким и запоминающимся.

Применение к Грибоедову:

Гончаров, анализируя «Горе от ума», отмечал, что язык персонажей пьесы насыщен афоризмами и остротами, которые стали крылатыми выражениями («Счастливые часов не наблюдают», «Служить бы рад, прислуживаться тошно»).

Эти фразы сочетают в себе иронию, сарказм и глубокий социальный подтекст, что и составляет «эпиграмматическую соль». Они не только характеризуют героев, но и критикуют пороки общества.

Почему это важно:

Гончаров подчеркивал, что Грибоедов мастерски использовал язык как инструмент сатиры, превращая диалоги в оружие против косности дворянства и лицемерия светских норм. «Эпиграмматическая соль» стала ключевым элементом новаторства Грибоедова, повлиявшим на развитие русской драматургии и литературы в целом.

Таким образом, это выражение отражает способность Грибоедова создавать текст, где каждая фраза — не просто реплика, а законченное высказывание, заряженное смыслом и критической энергией.

library(ellmer)
library(tidyverse)

# придумываем, какие нужны столбцы

type_text <- type_object(
  "Latin text and Russian translation of the text. Occasionally, you might see some Ancient Greek.",
  text = type_string("Latin text"),
  translation = type_string("Russian translation")
)

# список изображений
my_images <- list.files(pattern = "png")

# рабочая функция для purrr
process_image <- function(image_path) {
  response <- chat$extract_data(
    content_image_file(image_path),
    type = type_text
  )
  return(response)
}

# еще спроси, а где здесь вожжи
all_responses <- map_dfr(my_images, process_image)