Современные компании активно внедряют генеративный ИИ, но подход с промт-инжинирингом оказывается временным решением. Использование готовых языковых моделей (LLM) через API приводит к потере контроля и непредсказуемым результатам. Часто такие модели обучаются на общедоступных данных, что делает их неподходящими для специфических бизнес-задач.
Тонкая настройка LLM с использованием специализированных данных позволяет повысить точность, но требует наличия нескольких моделей для разных отделов. В то же время, метод RAG, который сочетает в себе модели встраивания и векторные базы данных, предлагает более надежный способ получения актуальной информации.
Для успешного внедрения LLM на уровне предприятия необходимо учитывать ограничения моделей и обеспечивать человеческий контроль на всех этапах. Это позволит избежать ошибок и повысить эффективность использования технологий генеративного ИИ.