Внедрение LLM в бизнес-процессы требует участия человека для валидации данных, чтобы минимизировать риски ошибок. Стратегия проверки зависит от объема записей и стоимости каждой ошибки: от полной автоматизации до обязательной ручной проверки каждого результата.
Для массовых задач, таких как перевод описаний товаров, применяются связки из нескольких моделей, LLM-судьи и скриптов. В задачах с высокой ценой ошибки, например при поиске размерных сеток, критически важна ручная проверка, чтобы избежать возвратов товаров.
Эффективность работы зависит от тестирования конкретных связок «модель плюс промпт». Важно привлекать экспертов на ранних этапах и разделять промпты по категориям товаров. Добавление поля с обоснованием ответа снижает количество галлюцинаций и ускоряет аудит.
Для повышения надежности можно использовать несколько моделей для независимого поиска данных, где третья модель выступает судьей. Если результаты не совпадают или судья не одобряет ответ, запись передается на ручную проверку.
Для удобства проверки создаются специализированные инструменты, например расширения для браузера, которые позволяют подтверждать или отклонять данные в один клик. Качество системы поддерживается за счет регулярных ручных проверок, сбора обратной связи и постоянной доработки промптов на основе выявленных ошибок.
