TG Telegram Group & Channel
LLM под капотом | United States America (US)
Create: Update:

#aicase про американские санкции и срочный передел рынков

Этот кейс - развитие истории про ассистента для продаж. Это пример того, когда ценность AI/LLM не столько в возможности обработать кучу данных, сколько в возможности сделать это быстрее конкурентов. Цена даже не имеет значения.

Итак. У клиента на улице перевернулся грузовик с пряниками - их более крупный конкурент (пусть будет КитайЭлектрика) попал в санкционные списки США. И прямо сейчас начинается спешная дележка рынка - кто успеет побыстрее подобрать побольше контрактов на поставки компонентов.

А как такое работает на практике? Была, скажем, компания - поставщик заводского оборудования, и она уже давно покупала компоненты у КитайЭлектрики. А сейчас - нельзя. Нужно где-то срочно доставать альтернативные компоненты в масштабах сотен тысяч на заказ. Поэтому они ищут всех респектабельных поставщиков, которым рассылается Excel на полтысячи строчек со словами:

вот список компонентов, которые мы покупали у КитайЭлектрики. Какие альтернативы вы можете предложить? Мы бы купили у вас все. У нас сроки горят


Как дать ответ на такой вопрос поставщику? Нужно пройтись по всем строчкам, вчитаться в спецификации и схемы, выписать технические характеристики в табличку, а потом подобрать соответствующие компоненты у себя. Это развлечение для всей компании. Тут важна скорость реакции.

Ну или обратиться к тем, кто может запрячь в тележку LLM и сделать это автоматически и быстро. А в идеале еще и потом прогнать LLM по всему модельному ряду конкурента (десятки тысяч), чтобы подсуетиться из разместить рекламу на свои компоненты. Чтобы когда кто-то ищет “а дайте мне альтернативу этому трансформатору от КитайСтрой”, сразу выскакивала наша альтернатива.

Что под капотом? Все то же, что и в изначальном кейсе, только срочно 🚀

И этот паттерн повторяется снова и снова, я его видел в рамках AI Research в нескольких компаниях уже. Есть огромная куча слабоструктурированных данных в виде файлов с таблицами и схемами. Нужно их обрабатывать и привести к аккуратной форме в виде таблиц. Самое забавное, что этот вариант кейса куда круче, чем AI Ассистенты и поиск по документам компании. Он сильно проще в изготовлении, а отдача - быстрее.

Ваш, @llm_under_hood 🤗

#aicase про американские санкции и срочный передел рынков

Этот кейс - развитие истории про ассистента для продаж. Это пример того, когда ценность AI/LLM не столько в возможности обработать кучу данных, сколько в возможности сделать это быстрее конкурентов. Цена даже не имеет значения.

Итак. У клиента на улице перевернулся грузовик с пряниками - их более крупный конкурент (пусть будет КитайЭлектрика) попал в санкционные списки США. И прямо сейчас начинается спешная дележка рынка - кто успеет побыстрее подобрать побольше контрактов на поставки компонентов.

А как такое работает на практике? Была, скажем, компания - поставщик заводского оборудования, и она уже давно покупала компоненты у КитайЭлектрики. А сейчас - нельзя. Нужно где-то срочно доставать альтернативные компоненты в масштабах сотен тысяч на заказ. Поэтому они ищут всех респектабельных поставщиков, которым рассылается Excel на полтысячи строчек со словами:

вот список компонентов, которые мы покупали у КитайЭлектрики. Какие альтернативы вы можете предложить? Мы бы купили у вас все. У нас сроки горят


Как дать ответ на такой вопрос поставщику? Нужно пройтись по всем строчкам, вчитаться в спецификации и схемы, выписать технические характеристики в табличку, а потом подобрать соответствующие компоненты у себя. Это развлечение для всей компании. Тут важна скорость реакции.

Ну или обратиться к тем, кто может запрячь в тележку LLM и сделать это автоматически и быстро. А в идеале еще и потом прогнать LLM по всему модельному ряду конкурента (десятки тысяч), чтобы подсуетиться из разместить рекламу на свои компоненты. Чтобы когда кто-то ищет “а дайте мне альтернативу этому трансформатору от КитайСтрой”, сразу выскакивала наша альтернатива.

Что под капотом? Все то же, что и в изначальном кейсе, только срочно 🚀

И этот паттерн повторяется снова и снова, я его видел в рамках AI Research в нескольких компаниях уже. Есть огромная куча слабоструктурированных данных в виде файлов с таблицами и схемами. Нужно их обрабатывать и привести к аккуратной форме в виде таблиц. Самое забавное, что этот вариант кейса куда круче, чем AI Ассистенты и поиск по документам компании. Он сильно проще в изготовлении, а отдача - быстрее.

Ваш, @llm_under_hood 🤗
🔥48👍188🤔2


>>Click here to continue<<

LLM под капотом




Share with your best friend
VIEW MORE

United States America Popular Telegram Group (US)