Применяем ИИ для поиска, что исправить в своём деле Один из любимых моих примеров применения Больших Языковых Моделей – анализ огромных объёмов текстовых данных на выявление тех самых закономерностей Не просто больших, когда нужно 30…
Применяем ИИ для поиска, что исправить в своём деле
Один из любимых моих примеров применения Больших Языковых Моделей – анализ огромных объёмов текстовых данных на выявление тех самых закономерностей
Не просто больших, когда нужно 30 резюме разобрать, а когда нужно проанализировать 15000 отзывов живых человек на Яндекс.Картах
Определим цель нашего действия
У меня есть Прачечная самообслуживания. Хочу понять, как её улучшить, при этом на полноценный кастдев нет ни сил, ни воли. При этом мы знаем, что люди охотно делятся накипевшими у них эмоциями в сервисах отзыва – Я.Карты, 2гис и тд
Гипотеза простая – посмотрим, что люди ругают в других прачечных. 90%, что это же они бы ругали у нас
И собственно дальше задача сводится к достаточно типовой
1️⃣ Добываем каким-то образом сами отзывы. Тут полно способов, в том числе просто разместить заказ на фл.ру или купить один из парсеров – я пользуюсь СокСайтов, например
2️⃣ Выгружаем все отзывы в один огромный файлик на 15000+- строк. Получается цельный документ, где указан, кто оставил отзыв, когда и что он там собственно написал
3️⃣ Кидаем этот файлик в ту или иную Языковую модель – ГигаЧат, Квен, ЧатГПТ, Гемини – до кого руки у вас дотянулись
4️⃣ Пишем подробно и пошагово промпт. О промптинге чуть позже поговорим, но если кратко – просто представьте, что вы ставите задачу стажёру, который ищет малейший повод увильнуть от работы и от включения мозгов
5️⃣ Вуаля. У нас 5 (7, 10, 20) категорий негативных отзывов с конкретными цитатами.
В случае с прачечными – в основном там предсказуемо про чистоту и запахи, про способы оплаты, про цены и про то, что они, чёрт побери, самообслуживания – то есть нет людей, кто мог бы помочь
Но для себя я вынес интересное, добивая потом промптами о том, чего людям не хватает – тазиков, раковины, удобных сидений и так далее. Дальше вопрос решается за 3-5 тысяч рублей
Что анализировать и откуда взять данные – это уже на совести каждого из предпринимателей. Отзывы на вас, как работодателя, отзывы на товары конкурентов на маркетплейсах, обратную связь с форума