АІ-модель — це  мотор, що перетворює дані на результат: текст → відповідь, зображення → опис, історичні продажі → прогноз. Головне — підібрати правильний мотор під задачу та грамотно інтегрувати у процеси.

6 типів моделей, які реально працюють у бізнесі.

1. LLM (великі мовні моделі) — чат-боти підтримки, генерація контенту, автоматичні відповіді на листи, підсумовування документів.

2. RAG-системи (LLM + ваша база знань) — безпечні відповіді на основі ваших політик, договорів, статей БЗ, CRM.

3. Ембеддинги (пошук за змістом) — семантичний пошук по сайту/доках, дублікат-чек у контенті, рекомендації.

4. Класифікація та NER — розбір звернень клієнтів, теги лідів, витяг полів з актів/рахунків.

5. Прогнозні моделі — попит, відтік клієнтів, динамічне ціноутворення, запаси.

6. Генеративна графіка/аудіо — банери, варіанти креативів, мокапи, синтез мови.

Обрати модель: 5 швидких правил

• Почніть з задачі, не з моделі. «Скоротити час відповіді до 30 сек», «+15% конверсії з лідів».

• Дані вирішують. Є приклади, історія запитів, FAQ, транзакції? Чудово. Немає — збираємо.

• RAG перед fine-tune. Частіше дешевше/швидше дати моделі ваші знання через векторне сховище, ніж навчати з нуля.

• Метрики до запуску. Для LLM — точність/повнота відповіді, час, вартість; для прогнозів — MAE/MAPE/AUC.

• Безпека і приватність. Маскування PII контроль джерел, журналювання запитів.

Де взяти ефект уже за 2–4 тижні

• Підтримка: LLM-агент з RAG по базі знань → зменшення навантаження на команду до 40–60%.

• Контент і SEO: генерація брифів, метаданих, кластеризація семантики через ембеддинги.

• Продажі: автокласифікація лідів, пріоритезація, персональні скрипти відповіді в чаті/Telegram-боті.

• Операційка: витяг реквізитів з PDF/сканів, маршрутизація задач у Helpdesk/CRM.

Архітектура, яка масштабується (швидкий конструктор)

• Інтерфейс: сайт/Telegram-бот/чат-віджет.

• Шар логіки: n8n/Make для інтеграцій, правила, маршрути.

• Модель: LLM (зовнішній або ваш, локальний).

• RAG: ембеддинги + векторна БД (Qdrant/pgvector).

• Дані: CRM/ERP/БЗ/документи.

• Аналітика: метрики якості, витрати, A/B-тести (Metabase).

• Безпека: контроль доступів, маскування, логування.

Типові помилки

• Будувати «супер-модель» без чіткого KPI.

• Відсутність валідації відповідей (human-in-the-loop там, де потрібно).

• Ігнор метрик вартості запиту та кешування.

• Навчання з нуля, коли RAG вирішує завдання простіше й дешевше.

Як ми підходимо в CoreInsightX

1. Формулюємо бізнес-мету + KPI.

2. Швидкий POC: LLM + RAG на ваших даних.

3. Інтегруємо у CRM/Helpdesk/сайт, вмикаємо трекінг метрик.

4. Оптимізуємо вартість (кеш, стиснення контексту, ембеддинги), масштабуємо.

Готові перетворити запити клієнтів і документи на керовані процеси? Напишіть — накинемо архітектуру під вашу задачу та запустимо пілот.
CoreInsightX

 #Embeddings #Automation #DataScience #CoreInsightX