LLM-модель — это то, с чего начинается любая серьёзная разработка ИИ-ассистента для бизнеса. От неё зависит, как будет работать система, насколько точно она понимает задачи, как обрабатывает информацию и встраивается в ваши процессы.
Эта статья — руководство для тех, кто хочет разобраться, какие модели существуют, чем они отличаются и как выбрать ту, которая действительно подойдёт вашему бизнесу.
Эта статья — руководство для тех, кто хочет разобраться, какие модели существуют, чем они отличаются и как выбрать ту, которая действительно подойдёт вашему бизнесу.
Что такое LLM-модели и зачем они бизнесу
LLM (large language models) — это языковые модели, обученные на огромных объёмах текстов. Они умеют воспринимать и обрабатывать запросы, отвечать на вопросы, анализировать документы, писать письма, резюме и даже генерировать рабочие инструкции.
Проще говоря, это мозг вашего будущего цифрового ассистента. ИИ-ассистент может:
Если вы задумываетесь о разработке ИИ-решения, выбор модели — основа, с которой всё начинается.
Проще говоря, это мозг вашего будущего цифрового ассистента. ИИ-ассистент может:
- отвечать на вопросы клиентов 24/7;
- обрабатывать заявки и составлять документы;
- находить нужную информацию в базе компании;
- формулировать отчёты и письма по заданию;
- «общаться» с CRM и другими системами.
Если вы задумываетесь о разработке ИИ-решения, выбор модели — основа, с которой всё начинается.
Этап 1. Определите бизнес-задачу
Любой ИИ — это инструмент. И прежде чем выбирать модель, важно понять, что конкретно она должна делать.
Примеры задач:
Чем конкретнее задача — тем легче выбрать модель, архитектуру и подход.
Примеры задач:
- Автоматический ответ на типовые обращения клиентов;
- Подготовка типовых договоров, коммерческих и кадровых документов;
- Ответы сотрудникам на вопросы о внутренних процессах;
- Быстрый поиск информации по базе компании (например, в Notion или PDF);
- Анализ больших объёмов текста и составление сводок.
Чем конкретнее задача — тем легче выбрать модель, архитектуру и подход.
Этап 2. Выберите подход к обучению
Выбор подхода зависит от того, насколько глубоко вы хотите интегрировать ИИ в процессы и насколько важен контроль над знаниями, на которых он работает.
Готовая модель без обучения — если задача общая и нет чувствительных данных, можно использовать модель «как есть». Это удобно, быстро, но с ограниченной точностью. Такой ИИ больше напоминает помощника «по шаблону», без адаптации под вашу терминологию.
Дообученная модель (fine-tuning или RAG) — если нужен по-настоящему «ваш» ИИ‑ассистент, который говорит на языке компании, знает документы, процессы и специфику — без дообучения не обойтись. Здесь ассистент обучается на ваших данных и становится частью вашей команды. Такой подход требует подготовки, но даёт лучший результат.
Для корпоративных задач мы часто применяем архитектуру RAG — она позволяет хранить данные отдельно и при этом использовать их в ответах модели, не рискуя безопасностью.. Сравните модели
На этом этапе важно не запутаться в названиях и цифрах. Ниже — ключевые параметры, на которые стоит обращать внимание:
Примеры популярных моделей:
Готовая модель без обучения — если задача общая и нет чувствительных данных, можно использовать модель «как есть». Это удобно, быстро, но с ограниченной точностью. Такой ИИ больше напоминает помощника «по шаблону», без адаптации под вашу терминологию.
Дообученная модель (fine-tuning или RAG) — если нужен по-настоящему «ваш» ИИ‑ассистент, который говорит на языке компании, знает документы, процессы и специфику — без дообучения не обойтись. Здесь ассистент обучается на ваших данных и становится частью вашей команды. Такой подход требует подготовки, но даёт лучший результат.
Для корпоративных задач мы часто применяем архитектуру RAG — она позволяет хранить данные отдельно и при этом использовать их в ответах модели, не рискуя безопасностью.. Сравните модели
На этом этапе важно не запутаться в названиях и цифрах. Ниже — ключевые параметры, на которые стоит обращать внимание:
Параметр | Обратите внимание на… |
Языковая поддержка | Есть ли русский, поддержка мультиязычности |
Лицензия | Открытая или коммерческая |
Открытая или коммерческая | Открытая или коммерческая |
Безопасность | Можно ли установить локально |
Примеры популярных моделей:
- GPT‑4 — высокая точность, но работает только через облако;
- Llama 3 — поддерживает обучение, работает на русском, подходит для бизнеса;
- Mistral — open-source, активно развивается, можно использовать локально;
- Claude и Gemini — удобны, но с ограничениями на корпоративное использование.
Этап 3. Оцените инфраструктуру
ИИ — это не только модель. Важно понимать, что за кулисами ассистента работает целая система:
Если у вас нет своей IT-команды — лучше подключить технического партнёра. Он поможет всё собрать и запустить без рисков.
Совет: начните с одного департамента — например, поддержки или HR. Там эффект будет заметен уже через пару недель.
- сервера (или облачная платформа);
- база знаний в векторном формате;
- система безопасности и разграничения доступа;
- интеграции с вашими инструментами.
Если у вас нет своей IT-команды — лучше подключить технического партнёра. Он поможет всё собрать и запустить без рисков.
Совет: начните с одного департамента — например, поддержки или HR. Там эффект будет заметен уже через пару недель.
Этап 4. Протестируйте в бою
Даже лучшая модель — это теория до тех пор, пока вы не попробуете её в реальной задаче. Сделайте прототип. Прогоните через него 100–200 реальных запросов.
Посмотрите:
Посмотрите:
- насколько ответы адекватны;
- понимает ли модель специфику;
- какие типовые ошибки появляются.
Почему выбор модели критичен
LLM‑модель — это фундамент всего ИИ‑решения. От неё зависит, насколько быстро и точно ассистент будет отвечать, сможет ли он адаптироваться под задачи, будет ли поддерживать нужный язык и работать в нужной архитектуре.
Выбор модели влияет на стиль общения ИИ, его скорость, точность, безопасность, возможность масштабирования и стоимость владения в будущем. Подходящая модель — это не просто «мощнее» или «дешевле», а та, которая решает конкретную задачу в вашем контексте.
Поэтому так важно не ориентироваться только на популярность или характеристики из таблиц, а смотреть на совместимость с вашими данными, бизнес-процессами и требованиями к конфиденциальности.
Если вы не занимаетесь ИИ внутри компании, а хотите результат без технической головной боли — подключайте внешнего партнёра. Он поможет:
Выбор модели влияет на стиль общения ИИ, его скорость, точность, безопасность, возможность масштабирования и стоимость владения в будущем. Подходящая модель — это не просто «мощнее» или «дешевле», а та, которая решает конкретную задачу в вашем контексте.
Поэтому так важно не ориентироваться только на популярность или характеристики из таблиц, а смотреть на совместимость с вашими данными, бизнес-процессами и требованиями к конфиденциальности.
Если вы не занимаетесь ИИ внутри компании, а хотите результат без технической головной боли — подключайте внешнего партнёра. Он поможет:
- выбрать модель и архитектуру;
- обеспечить безопасность данных;
- интегрировать ассистента в ваши процессы;
- адаптировать ИИ под сотрудников;
- сопровождать и дообучать систему со временем.
Как мы можем помочь
Мы в Grinit.ru помогаем бизнесу запускать ИИ‑ассистентов под задачи компаний. Используем LLM-модели, RAG-подход, создаём защищённую архитектуру и берём на себя всё: от аудита задач до сопровождения готовой системы.
Если вы рассматриваете создание ИИ‑ассистента для бизнеса, напишите нам. Мы подскажем, с чего начать, какую модель выбрать и как внедрить её с пользой для команды.
Если вы рассматриваете создание ИИ‑ассистента для бизнеса, напишите нам. Мы подскажем, с чего начать, какую модель выбрать и как внедрить её с пользой для команды.