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 Это задачи разного масштаба. Можно разобрать…
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
Это задачи разного масштаба. Можно разобрать 30 резюме или проанализировать 15 000 отзывов живых людей 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