LLM для бизнеса

Где это действительно работает

• Поиск по внутренней базе знаний и регламентам.
• Первая линия поддержки с эскалацией на человека.
• Извлечение структурированных данных из писем и документов.
• Черновики ответов, описаний и отчётов под редактуру.

Общий признак подходящей задачи: результат можно проверить, последствия ошибки допустимы, а автоматическая обработка обходится дешевле ручной. Там, где цена ошибки высока, модель остаётся ассистентом, а решение принимает человек.

Как считать стоимость запроса

Считайте не цену за токен, а полную стоимость сценария: контекст, повторные попытки, обновление поискового индекса и хранение. Сравнение с временем сотрудника на ту же задачу показывает реальную экономику внедрения.

Качество нужно измерять

Для проверки нужен набор реальных вопросов с эталонными ответами. Его следует прогонять после каждого изменения инструкции, модели или базы знаний. Без повторяемой проверки улучшение остаётся субъективным впечатлением.

Внедрение LLM без набора тестов — это не продукт, а демонстрация.

Как устроен RAG

Документы режутся на фрагменты, индексируются, при запросе подбираются релевантные куски и передаются модели вместе с инструкцией. Основная работа — не в модели, а в качестве подготовки данных и в правилах, когда честно ответить «не знаю».