Что же я делаю, когда клиенты просят очередного чат-бота? Это окончание поста. Начало тут. Поэтому я изначально всегда приоритизирую такие решения проблем клиента, которые можно будет закрывать быстрее. Так будет больше успешных закрытий проектов в год. Иногда это требует говорить “нет, я не буду помогать с чат-ботом”. Но это можно сказать и мягко “чат-бот по техническим справочникам оборудования - это долгий проект. Давайте лучше посмотрим на ваши проблемы еще раз и выберем такую, которую мы можем решить в разы быстрее. И чтобы выгода для компании была в разы больше” Это “посмотреть на проблемы еще раз” обычно заключается в процессе сопоставления. Мы смотрим на текущие проблемы клиента - что мешает компании расти, куда уходит время людей или тратятся деньги. А потом сопоставляем их с известными кейсами успешных внедрений AI (как раз для этого я и трепетно собираю свой портфель AI кейсов). И в процессе можно найти более простые и быстрые задачки вроде: (1) Проблема - люди тратят 70-80% времени на чтение purchase orders от разных вендоров и ручное вбивание их в систему. Простое решение - сделать копилота, который извлекает данные из purchase orders в таблицы. Data Extraction. (2) Проблема - компания тратит кучу времени на чтение тендеров на поставку оборудования в новостройки и оценку прибыльности. Простое решение - сделать копилота, который извлекает список позиций из строительных тендеров, а потом сопоставляет с фактическими затратами на аналогичные позиции из истории. Задача здесь не делать точную систему, а систему, которая достаточно хорошо и быстро сможет дать оценку любому тендеру данного клиента. Data Extraction + Search (Query Expansion) (3) Проблема - крупная юридическая компания тратит кучу времени своих адвокатов (а это 300 евро в час) на составление инвойсов на услуги. Простое решение - сделат копилота, который берет неструктурированные time-sheets и преобразует их в черновики детализированных инвойсов для клиента. Data Exraction + Transformation. Что общее в этих примерах - scope проекта очень четко очерчен. Можно забрать себе размеченные документы с ground-truth и потом спокойно с ними поработать. И сильно меньше вероятности, что возникнут неожиданные хотелки внутри проекта - мы либо преобразовываем информацию точно по спецификациям либо нет. Если получается, то проект считаем сданным. А потом по схеме: "Да, кстати, а вам нужно его удобно интегрировать в рабочий процесс сотрудников или еще решить вот такую проблему? Мы можем тут предложить…" Ваш, @llm_under_hood 🤗