Лучшие проекты с LLM - это те, которые делают отчеты, а не болтают
Я уже не раз говорил, что я стараюсь не браться за проекты, где клиент хочет себе conversational search или чатбота или что-то еще с текстовым полем "А что вы хотите сделать?"
Причина - у такого продукта слишком много нюансов и переменных. Этот продукт делается для людей, что открывает дверь для субъективщины, непоняток, длинных циклов разработки. В итоге, статистически, получаются длинные проекты и не очень довольные клиенты.
А как тогда быть? Да просто копать в настоящие хотелки клиента и пытаться свернуть продукт туда, где нужно работать с процессами или системами.
Только вчера шло обсуждение нового клиента, который хотел глобальный data warehouse с conversational search и умными ассистентами. Когда я сказал, что это делать совсем не выгодно - поискали альтернативные варианты и нашли пару кейсов с data extraction (пример кейса) или lead generation (пример кейса).
А последние как раз превосходно сводятся к обычным отчетам. Отчеты - сухие, конкретные и часто про деньги. На скриншоте как раз пример демо-отчета, который я только что отправил отделу продаж одного из клиентов. Для запуска этого на проде не нужно никаких хитрых серверов, микросервисов и деплойментов. Достаточно будет небольшую виртуалку и скрипт, который будет крутиться по расписанию.
Отчеты бывают читаемые людьми или для выгрузки в системы. Особый UX там не требуется, а если нужно причесать UI, то хватит и GPT-o1 (дизайн на фотке - его). А еще обычно не нужно ничего патчить, внимательно следить за нагрузками и аптаймом. Customer Support сводится к минимуму, а первые итерации можно просто прогонять у себя в юпитере и присылать файлом клиенту.
В общем, проекты с LLM под капотом, которые сводятся к отчетам - это сплошная красота (по скорости закрытия). И, по моей статистике, большинство клиентских ситуаций как раз можно свести к этому. Достаточно просто вспомнить заветы product-driven development и копнуть поглубже.
Ваш, @llm_under_hood 🤗
Я уже не раз говорил, что я стараюсь не браться за проекты, где клиент хочет себе conversational search или чатбота или что-то еще с текстовым полем "А что вы хотите сделать?"
Причина - у такого продукта слишком много нюансов и переменных. Этот продукт делается для людей, что открывает дверь для субъективщины, непоняток, длинных циклов разработки. В итоге, статистически, получаются длинные проекты и не очень довольные клиенты.
А как тогда быть? Да просто копать в настоящие хотелки клиента и пытаться свернуть продукт туда, где нужно работать с процессами или системами.
Только вчера шло обсуждение нового клиента, который хотел глобальный data warehouse с conversational search и умными ассистентами. Когда я сказал, что это делать совсем не выгодно - поискали альтернативные варианты и нашли пару кейсов с data extraction (пример кейса) или lead generation (пример кейса).
А последние как раз превосходно сводятся к обычным отчетам. Отчеты - сухие, конкретные и часто про деньги. На скриншоте как раз пример демо-отчета, который я только что отправил отделу продаж одного из клиентов. Для запуска этого на проде не нужно никаких хитрых серверов, микросервисов и деплойментов. Достаточно будет небольшую виртуалку и скрипт, который будет крутиться по расписанию.
Отчеты бывают читаемые людьми или для выгрузки в системы. Особый UX там не требуется, а если нужно причесать UI, то хватит и GPT-o1 (дизайн на фотке - его). А еще обычно не нужно ничего патчить, внимательно следить за нагрузками и аптаймом. Customer Support сводится к минимуму, а первые итерации можно просто прогонять у себя в юпитере и присылать файлом клиенту.
В общем, проекты с LLM под капотом, которые сводятся к отчетам - это сплошная красота (по скорости закрытия). И, по моей статистике, большинство клиентских ситуаций как раз можно свести к этому. Достаточно просто вспомнить заветы product-driven development и копнуть поглубже.
Ваш, @llm_under_hood 🤗