Как выбрать LLM или NLP-решение для автоматизации текстовых процессов в компании

• Нужно ли вашей компании LLM: вопросы для оценки
• Разница подходов: LLM vs NLP
• Критерии выбора модели или платформы
• Примеры популярных инструментов
• Вопросы и ответы

Нужно ли вашей компании LLM: вопросы для оценки

Объем и формат текстовых данных

Первое, с чего начинается оценка целесообразности внедрения больших языковых моделей (LLM), — это анализ объема и структуры текстовых данных в компании. Если вы работаете с тысячами электронных писем, клиентских обращений, отчетов или технической документации каждый месяц, вполне возможно, что LLM станет для вас мощным инструментом повышения эффективности.

Важно понимать не только количество, но и формат информации. Свободный текст, как в письмах или чатах, требует более сложных NLP-технологий, в то время как полуформализованные документы — например, типовые договоры или заявки — можно обрабатывать с помощью более узко специализированных моделей. Если данные неструктурированы или разнообразны по источникам, например CRM, почта и базы знаний — это только усиливает потенциал для применения LLM.

Вот простая таблица, которая поможет сориентироваться:

Тип текстов	Примеры	Потенциал для LLM
Свободный текст	Отзывы клиентов, письма, чаты	Высокий
Полуформализованный текст	Заявки, анкеты, отчеты	Средний
Формализованный текст	Шаблоны договоров, формы	Низкий / требуется настройка

Если вы уже собираете достаточный объем данных, это может стать твердой основой для пилотного проекта по внедрению LLM. Но даже если данных немного, их можно собирать постепенно, параллельно развивая инфраструктуру и подходы к автоматизации.

Ручные процессы, поддающиеся автоматизации

В каждой компании найдется десятки типовых процессов, где сотрудники тратят часы на повторяющуюся рутинную работу с текстами. Написание ответов клиентам, обработка типичных юридических документов, структурирование обратной связи — всё это можно автоматизировать, если процесс:

• повторяется регулярно,
• не требует глубоко экспертных знаний,
• имеет четкие входные и выходные данные.

Так, LLM можно обучить генерировать черновики ответов на клиентские обращения или автоматически распределять обращения между отделами. В одной из компаний торгового сектора внедрение решения на основе LLM позволило сократить время обработки запросов поставщиков на 40% — раньше этим занимались сотрудники вручную, читая письма и вручную внося данные в систему.

Если вы не уверены, какие процессы автоматизировать в первую очередь — стоит провести аудит, в котором фиксируются самые трудозатратные и повторяемые операции. Подробно о преимуществах NLP для бизнеса мы рассказали в статье здесь.

Уровень зрелости ИТ-инфраструктуры

Даже самая мощная модель не будет эффективно работать, если в компании нет необходимой архитектуры. Перед внедрением LLM важно понять, насколько вы готовы к его интеграции: есть ли API-доступ к данным, защищенные каналы передачи информации, возможности для хранения и масштабирования вычислений.

Кроме технических аспектов, важно наличие команды, способной поддерживать и развивать такие решения. В зависимости от зрелости инфраструктуры возможны следующие подходы:

• Готовые внешние решения — при слабой инфраструктуре (например, работа через чат-боты LLM в облаке).
• Гибридный формат — частичная интеграция через API в существующие системы.
• Полная интеграция LLM в бизнес-процессы — при наличии DevOps- и data-команды.

Если у вас развита BI- или ERP-система, в которую можно встроить интеллектуальный модуль обработки языка — это будет большим плюсом. И чем выше уровень цифровизации компании, тем проще масштабировать LLM на другие задачи и департаменты.

Разница подходов: LLM vs NLP

Когда достаточно традиционного NLP

Традиционные методы обработки естественного языка (NLP) остаются актуальными, особенно если задача чётко формализована и не требует глубокого понимания контекста. Например, для автоматизации рутинных задач — таких как классификация писем, парсинг счетов или извлечение определённых полей из документов — чаще всего хватает стандартных NLP-инструментов. Они проще в обучении, дешевле в сопровождении, требуют меньше вычислительных ресурсов и быстрее внедряются.

Рассмотрим несколько типичных сценариев, где классическое NLP показывает отличные результаты:

• Анализ тональности отзывов клиентов (Positive / Negative / Neutral);
• Извлечение ключевых слов из текстов;
• Распознавание именованных сущностей (например, поиск ФИО, компаний или дат);
• Автоматическая категоризация заявок в службе поддержки.

В таких случаях вы можете настроить нужную модель на небольшом датасете, не прибегая к использованию больших языковых моделей. Если интересно, как NLP уже сегодня меняет клиентский сервис, рекомендуем ознакомиться с материалом по ссылке.

Сценарии, требующие LLM

Большие языковые модели (LLM), включая GPT, стали стандартом в задачах, где нужен контекст, гибкость и способность «понимать» сложные формулировки. Это особенно важно для сценариев, где пользователь пишет сообщения в свободной форме, а система должна корректно интерпретировать смысл — с учётом тонкостей речи, неоднозначностей и специфики предметной области.

Вот примеры, где LLM дают заметный выигрыш:

• Обработка нестандартизированных обращений клиентов, например в чат-ботах;
• Генерация резюме из длинных текстов (например, отчётов, транскриптов звонков);
• Автоматическое составление ответов или документов на основе запроса;
• Работа с юридическими, техническими и медицинскими текстами, где точность и глубина контекста критичны.

Одно из ключевых преимуществ LLM — это способность оперировать смыслом, а не только отдельными словами. Но за это приходится платить: значительные требования к ресурсам, сложность настройки и необходимость строгого контроля выходящих данных.

Комбинированные решения: где применимы

Не всегда нужно делать выбор в пользу LLM или NLP — часто лучший вариант это комбинирование двух подходов. Например, вы можете использовать NLP для предварительной обработки (например, выделения ключевых полей), а затем передавать результат в LLM для интерпретации или генерации ответа.

Тип задачи	Оптимальный подход	Пояснение
Форматирование и структурирование документов	NLP	Четкие правила, не требует контекста
Диалог с пользователем в реальном времени	LLM	Интерпретация свободного текста
Обработка входящих e-mail	LLM + NLP	Классификация через NLP, генерация ответа через LLM
Извлечение данных из актов, счетов	NLP	Стандартизированная структура, можно автоматизировать правилами
Анализ жалоб клиентов	LLM	Глубокое понимание контекста и эмоций

Вывод: эффективность любого решения зависит от конкретной задачи. Если структурированность высока — используйте NLP. Если структурированности нет, и нужно трактовать смысл — смело обращайтесь к LLM. А когда бизнес-процесс гибкий и сложный, комбинируйте оба подхода, чтобы получить оптимальный результат без лишних затрат.

Критерии выбора модели или платформы

Производительность и масштабируемость

Одним из ключевых факторов при выборе LLM или любого NLP-решения является производительность на реальных данных. Даже самые продвинутые модели могут "захлебнуться", если под капотом не продуман масштабируемый бэкенд. Компании, работающие с большим объемом запросов в режиме реального времени, должны обращать внимание на скорость отклика модели, возможность горизонтального масштабирования и устойчивость под нагрузкой.

Хорошим подходом является проведение стресс-тестов под реальную нагрузку. Например, если ваш бизнес обрабатывает тысячи документов в день, нужно понимать, как модель будет вести себя при таком объеме, особенно в пиковые часы. Не менее важно, чтобы решение позволяло масштабироваться без полной смены архитектуры или инфраструктуры.

Ниже сравнение двух подходов — облачного и on-premise внедрения моделей:

Критерий	Облачная модель	On-Premise (на серверах компании)
Гибкость масштабирования	Легко масштабировать по мере роста	Требует дополнительных ресурсов и времени
Контроль над данными	Частично передается провайдеру	Полный контроль внутри компании
Скорость внедрения	Быстрое подключение и настройка	Более длительный цикл внедрения

Если ваша компания уже работает с облачными решениями, это часто наиболее рациональный путь. А вот для организаций с жесткими требованиями по безопасности или отсутствием стабильного соединения — on-premise и edge-вычисления могут оказаться более подходящими.

Поддержка рабочего языка

Бизнесу важно, чтобы модель понимала не просто язык, а контекст задач и терминологию конкретной отрасли. Даже если англоязычная модель демонстрирует хорошие результаты в тестах, в российских реалиях ей может не хватать точности. Особенно это проявляется в таких задачах, как извлечение сущностей из документов, классификация обращений клиентов или генерация деловой переписки.

Важно выбирать решения, которые обучены на данных на русском языке, а еще лучше – адаптированы под конкретные направления: финансы, логистика, здравоохранение и др. Именно с этой задачей отлично справляется подход Retrieval-Augmented Generation (RAG), обеспечивая актуализацию ответов по вашим внутренним данным. Об этом подробнее можно прочесть в этой статье.

Также стоит обратить внимание на гибкость в дообучении. Некоторые платформы позволяют дообучать модель на собственных корпусаx документов, тем самым повышая точность обработки именно ваших сценариев.

Безопасность и локализация

Для многих компаний данные — это бизнес-актив, который должен оставаться под надежной защитой. Особенно это актуально для отраслей с высокими требованиями к соответствию законодательству (например, ФЗ-152 или GDPR для международных компаний).

При выборе модели или платформы важно провести оценку, в каком виде данные передаются, обрабатываются и хранятся. Лучше выбирать решения, которые поддерживают:

• Хранение данных на территории РФ, включая возможность развертывания в локальных ЦОДах
• Шифрование данных при передаче и в состоянии покоя
• Интеграцию с корпоративными системами авторизации (например, LDAP, SSO)

Отдельная тема — управление конфиденциальностью обучающих данных. Даже если модель дообучается на документах вашей компании, важно, чтобы эти данные не попадали в общие тренировочные корпуса, особенно при использовании SaaS-решений.

Помимо этого, важно понимать, как модель справляется с юридической терминологией и формальными структурами. Поддержка русского языка — это не просто знание слов, это способность работать с локальным контекстом, формами документов и регламентами.

Примеры популярных инструментов

Open-source vs Closed LLM

При выборе языковой модели (LLM) одним из ключевых аспектов становится открытость решения. Open-source модели предоставляют больше гибкости: их можно доработать под задачи бизнеса, развернуть у себя на серверах и контролировать затраты. Например, такие модели как Mistral, LLaMA или Russian GPT от SberDevices — полностью открыты и активно развиваются сообществом.

С другой стороны, closed-source решения, как GPT от OpenAI или YaGPT от Яндекса, привлекают готовностью к использованию, стабильной инфраструктурой и поддержкой от разработчиков. Однако их невозможно модифицировать и, как правило, они работают по подписной модели, завися от внешнего API.

Базовые отличия между открытыми и закрытыми решениями:

Критерий	Open-source	Closed-source
Доступ к архитектуре модели	Открыт полностью	Закрыт, доступ через API
Возможность адаптации под задачи	Максимальная	Ограничена функциями API
Стоимость владения	Гибкая, зависит от инфраструктуры	Платёж за использование, часто — построчно
Требования к технической команде	Высокие	Минимальные

Spacy, HuggingFace, GPT, YaGPT

На рынке существует широкий набор инструментов и фреймворков, которые позволяют работать с NLP-задачами на разных уровнях сложности. Важно понимать, какие из них подходят именно вашему бизнес-процессу.

• Spacy — это легковесный фреймворк для обработки естественного языка. Подходит для продакшн-решений, когда не требуется генерация, а нужны классические NLP-задачи: извлечение сущностей, парсинг текста, классификация. Работает быстро и стабильно.
• HuggingFace — экосистема с тысячами моделей и обучающих датасетов. Здесь можно найти модели по множеству задач, включая генерацию, переводы, суммирование, анализ тональности. Отличный выбор, если необходима гибкость и масштабируемость.
• GPT (OpenAI GPT-4) — одна из самых популярных LLM на рынке. Удобна для генерации текстов, чат-ботов, интеллектуального поиска и обработки запросов. Высокое качество вывода, но с рисками неконтролируемых ответов.
• YaGPT — отечественная альтернатива GPT с адаптацией под русский язык и контекст. Часто дешевле, даёт релевантные ответы в рамках локальных реалий и обучается на российском корпусе текстов.

Для большинства бизнесов оптимальной стратегией становится комбинирование лёгких инструментов (например, Spacy для предобработки и фильтрации) с генеративными LLM (GPT, YaGPT) для финального вывода или генерации ответов.

Облачные решения и On-premise

Выбор между размещением в облаке и на локальной инфраструктуре часто упирается в вопросы безопасности, стоимости и скорости внедрения.

Облачные LLM-интеграции, такие как API OpenAI или Яндекс GPT Cloud, позволяют быстро стартовать без зависимости от внутренней ИТ-команды. Они масштабируются по требованию, обновляются автоматически и включают встроенные модели безопасности. Однако важно учитывать риски передачи чувствительных данных третьим сторонам.

On-premise подход (развёртывание LLM на собственных серверах или в частных облаках) требует больших технических ресурсов, но даёт полный контроль над данными и кастомизацией моделей. Это особенно важно при соблюдении требований ФЗ о хранении персональных данных.

Компании в сферах финансов, медицины, госсектора часто идут по on-premise пути. В то же время для маркетинга, клиентского сервиса и неформальных текстов облачные решения позволяют получить результат быстрее, с минимальными затратами на поддержку.

Вопросы и ответы

Количество показов: 18