С чего начинается полезный ИИ
С конкретной задачи: подготовить описание, найти ответ, проверить недостающие характеристики или разобрать показатели. Затем выбираются источники, модель и критерии качества результата.
База знаний и RAG
База знаний содержит подтверждённую информацию компании: товары, услуги, правила и документы. RAG помогает находить подходящие материалы и добавлять их к запросу модели. Поиск знаний и расчёт фактических показателей решают разные задачи: статистика должна опираться на данные, а не на догадки модели.
Подготовка объявления
Помощник использует характеристики товара и согласованные примеры, предлагает текст и отмечает недостающие сведения. Фотографии и иллюстрации подключаются через выбранные сервисы; изображение реального товара должно достоверно показывать то, что продаётся.
Работа с аналитикой
ИИ может помогать формулировать вопросы и рекомендации по данным. Сравнение должно учитывать периоды, состав объявлений и полноту источников. Падение показателя является поводом для проверки, а не доказательством конкретной причины.
Контроль действий
Ответы, публикации и расходы могут требовать подтверждения сотрудником. Доступ к инструментам и данным ограничивается сценарием. Отдельно согласуются внешние провайдеры, передаваемая информация и лимиты использования.
Как внедряем
Начинаем с ограниченного сценария и проверяем его на примерах бизнеса. После оценки качества и ошибок расширяем автоматизацию. Подключение ключа само по себе не означает готовность полезного помощника.