Interpretacja tekstu
Klasyfikacja znaczeniowa, ekstrakcja informacji i praca z opisami, których nie da się łatwo zamknąć w sztywnych regułach.
TECHNOLOGIA // MODELE JĘZYKOWE
LLM w systemach AI dla firm
Model językowy jest komponentem większego systemu. Wartość biznesowa powstaje dopiero po połączeniu modelu z właściwym kontekstem, regułami, kontrolą uprawnień, walidacją i dalszym procesem.
Do czego LLM pasuje
Praca z wiedzą
Odpowiedzi oparte na kontekście z RAG, podsumowania i synteza informacji ze źródeł.
Wersje robocze
Przygotowanie propozycji odpowiedzi, raportu lub struktury dokumentu do dalszej kontroli.
Obsługa niejednoznaczności
Wybór kategorii lub kolejnego kroku tam, gdzie wejście ma różną formę i wymaga interpretacji.
Gdzie LLM nie powinien zastępować reguł
Terminy, limity, obliczenia, uprawnienia, transakcje i jednoznaczne warunki biznesowe powinny pozostać deterministyczne. Model może pomóc zinterpretować wejście, ale finalna operacja może być realizowana przez kod, API lub kontrolowany workflow.
Probabilistyczna interpretacja, deterministyczne wykonanie.
Im wyższy koszt błędu, tym ważniejsze jest oddzielenie odpowiedzi modelu od operacji mającej realny skutek.
Jak dobierać model
| Kryterium | Pytanie |
|---|---|
| Jakość | Czy model osiąga wymagany wynik na reprezentatywnych zadaniach? |
| Kontekst | Czy radzi sobie z długością i strukturą rzeczywistych wejść? |
| Latencja | Czy czas odpowiedzi pasuje do interaktywnego lub batchowego procesu? |
| Koszt | Jak wygląda koszt przy docelowym wolumenie, a nie pojedynczym demie? |
| Środowisko | Czy wymagania danych pozwalają na usługę zewnętrzną, czy potrzebne jest środowisko kontrolowane? |
| Integracja | Czy model daje format i mechanizmy potrzebne do bezpiecznej pracy w systemie? |
Najczęstsze źródła błędów
Jak testować LLM
Przygotuj reprezentatywny zestaw zadań, zdefiniuj kryteria jakości, dodaj przypadki brzegowe i powtarzaj ten sam test po zmianie modelu lub konfiguracji. Zobacz metodykę oceny LLM.