Продажи

474 712 строк за 35 лет: как мы с LLM и 21 экспертом приводим в порядок справочник автосервиса

Обложка: 474 712 строк за 35 лет: как мы с LLM и 21 экспертом приводим в порядок справочник автосервиса

НАР РУЧКУ ДВЕРЬ РАСПАШ З ПР С/У Это не битая кодировка и не ошибка миграции. Это настоящее название работы из нашего справочника. За 35 лет в нём накопилось 474 712 строк: сокращения, дубли, опечатки, разные языки и разные варианты одной и той же операции. Опытный мастер-консультант многое понимает по контексту. Для специалиста по записи клиентов и аналитика такой справочник уже становится системной проблемой: первый зависит от знаний более опытных коллег, второму приходится вручную собирать разные названия одной операции. Мы столкнулись с этим при разработке Dealer Digital Platform «Флора». Проект ещё не завершён, но основную часть нормализации уже прошли: дедуплицировали массив, дважды провели его через экспертную проверку и для 96,13% работ после дедупликации подтвердили корректный узел. Я решил рассказать об этом сейчас, не дожидаясь финального релиза: основные грабли уже случились.

Читать далее

ZOLT JOURNAL / ДАЛЬШЕ

Обложка: Я нанял ИИ искать мне работу. Дневник эксперимента, неделя первая
ПродажиHabr AI

Я нанял ИИ искать мне работу. Дневник эксперимента, неделя первая

Я тимлид, который умеет нанимать, но не умеет искать работу. Поэтому я нанял для этого ИИ-агента: он живёт в моём браузере, мониторит вакансии, пишет сопроводительные письма и пинает меня по расписанию. Дневник первой недели эксперимента — что получилось, где агент сел в лужу и почему финальное «отправить» всё равно остаётся за человеком.

Обложка: Вайбкодинг против старой школы: как автоматизировать дизайн и не бояться ИИ
ПродажиHabr AI

Вайбкодинг против старой школы: как автоматизировать дизайн и не бояться ИИ

Недавно ко мне пришел начинающий дизайнер с неожиданным вопросом: стоит ли учить WordPress для создания сайтов с нуля? Поначалу я уходила от темы, предлагая посмотреть на что-то посвежее, типа Tilda или Webflow. Сравнивала с ситуацией в 2014, когда альтернатив собрать сайт без знания кода было немного. Но потом решилась. И сказала то, в чем сама себе боялась признаться: «Есть нешуточная вероятность, что нашей профессии скоро не будет». Почему тогда курсы до сих пор обещают легкий вход в индустрию, удаленную работу из любой точки мира, а лиды бигтехов зарабатывают на консультациях — и к ним идут? А потому что, по моим наблюдениям, индустрия раскололась на два лагеря. Они живут в параллельных вселенных, в одной из которых новички идут за советом к старшим, уверенным в своей незаменимости.

Обложка: Зачем голосовому боту на LLM снова нужен классификатор вроде Jev
ПродажиHabr AI

Зачем голосовому боту на LLM снова нужен классификатор вроде Jev

Голосовой бот на LLM разговаривает приятно, но на реальных звонках регулярно спотыкается. Он может найти свободное окно и так и не записать клиента или перебить человека, который просто задумался посреди фразы. Часть таких решений можно снять с LLM и отдать быстрой модели-классификатору. Самая обсуждаемая из них сейчас Jev от TypeSafe, и у нее уже появились открытые аналоги. Ниже разбираю, как Jev-подобные модели применяют в голосовых ботах другие команды, и сравниваю их кейсы с нашим опытом в Voximplant.