tg-me.com/llm_under_hood/117
Last Update:
LLM приводят новых клиентов.
Сейчас классное время для поиска новых клиентов для вашей компании. Особенно на международных рынках.
Почему именно сейчас? Все очень просто - технологии доросли до того, чтобы можно было сделать систему, которой можно задать вопрос “Поищи новых клиентов, которым услуги нашей компании нужны позарез”. И, самое главное, она сможет это сделать. Более того, она еще и напишет по пунктам предложение, с которым можно написать в эту компанию.
// Только за последние сутки у нас есть соглашение два соглашения на построение такой индивидуальной системы))
Как работают системы по поиску клиентов, и почему раньше такого не было? Ведь LangChain и ChatGPT же уже давно на рынке, а умных ассистентов не счесть?
Основная разница в подходах и в качестве выдаваемой информации. Очень легко загрузить кучу информации в векторную базу данных, прикрутить поиск и сказать, что оно готово. Вот только система вряд ли сможет дать ответ на вопрос “На основе своих данных и JTBD подхода, сформируй список компаний, которым очень нужны мои услуги”.
Специалисты с клиентской базой и опытом продаж такое сразу поймут.
Но как сделать такую систему, чтобы клиенты, которые собаку съели на продажах, сказали “Mindblowing 🤯” при виде ее? И еще сходу придумали еще пару новых способов для применения в своем бизнесе?
Поскольку это канал про LLM под капотом, то часть секретов я сейчас расскажу.
Во-первых, нужна база знаний, которая бы могла хранить много информации (сотни гигабайтов-терабайты). Там будет храниться как внутренняя информация про компанию и ее клиентов, так и информация про потенциальных клиентов.
Во-вторых, нужен специальный робот - crawler, который постоянно будет “ползать” по интернету и собирать новую информацию. Но не всю подряд, а только определенные виды публикаций и отчетов потенциальных клиентов. Эта база будет постоянно расти.
В-третьих, нужна система поиска по этой базе. Такая, чтобы могла находить информацию на разных языках и в разных форматах представления.
В-четвертых, нужен “мозг” для всего этого, на базе ChatGPT или Llama 2. Этот мозг будет транслировать вопрос пользователя “сформируй список компаний, которым очень нужны мои услуги” в программу для поиска по базе знаний. А потом еще и проверять качество ответов и адаптировать программу дальше.
В-пятых, по-прежнему нужен человек. Он будет рассказывать системе про интересующих клиентов, получать результаты и комментировать их качество.
Более детально про такой поиск я писал в “ML Product Labs” (для подписчиков новостной рассылки ML Under Hood доступ бесплатный, только надо сутки подождать)
Часть из этих необходимых технологий появилась только недавно. Особено Meta Llama 2, которая не только умна не по годам, но еще и хорошо умеет писать код (это нужно для эффективного map-reduce поиска по большим базам знаний).
Эту модель можно не только использовать в коммерческих целях, но и "обвешивать" дополнительными технологиями для повышения качества ответа.
Meta - это бывший Facebook. Она вообще много полезного делает в последнее время. Совсем недавно еще выпустила модель SONAR для работы с информацией на разных языках. Это очень полезная вещь, если хочется, чтобы ваша система могла комфортно работать с международными клиентами.
Все эти модели вышли недавно и открыли кучу новых возможностей для бизнеса. Именно поэтому, сейчас самое классное время для его развития!
Ваш, @llm_under_hood 🤗
Q: Дорого ли построить такую систему? Не дешево, но качество стоит того. Конечно не так, чтобы “Ест за четверых, Работает за семерых”, но с зарплатой хороших специалистов по работе с клиентами это сопоставимо. И оно работает больше, чем за семерых. Круглосуточно, без отпусков и больничных.
Q: Я не хочу рисковать личными данными. Это может работать без обращений к OpenAI/Anthropiс, только на моих серверах? Теперь, да!
BY LLM под капотом
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Share with your friend now:
tg-me.com/llm_under_hood/117