LLM или NLU: что выбрать для чат-бота или голосового бота в бизнесе

В работе над проектами для наших клиентов мы убедились, что в ряде сценариев боты с генеративным ИИ действительно показывают более высокую эффективность, тогда как в других задачах классические NLU-системы остаются более надёжными и управляемыми. В этой статье мы рассмотрим принципы работы обоих подходов и разберём, в каких случаях стоит их применять.

NLU-боты: чёткая логика и предсказуемость 

NLU-боты основаны на формализованном описании пользовательских намерений и параметров запросов в виде интентов, сущностей и правил. Они используют заранее спроектированную модель диалога, в которой поведение системы строго регламентировано. Как работает бот на NLU: 

1. Классификация интентов 

NLU-модель определяет, какое намерение стоит за фразой пользователя. Алгоритмы машинного обучения анализируют контекст, структуру фразы и примеры из заранее заданной обучающей выборки, чтобы отнести запрос к нужному намерению. 

2. Извлечение сущностей 

Из текста извлекаются значимые параметры: даты, суммы, номера заказов, имена. Именно это позволяет боту чётко выполнять привязанные к процессу действия. 

3. Строгое следование бизнес-процессам  

После распознавания намерения бот идет по заранее определённому сценарию. Для критически важных процессов это даёт управляемость и точность — бот не отклонится от регламентов, заданных компанией. 

4. Использование фиксированных ответов 

Фразы, которые использует бот, заранее согласованы с бизнесом, юристами и службой комплаенса. Это исключает ситуации, когда бот по-своему интерпретирует информацию и даст клиенту ответ, который может привести к неприятным юридическим или финансовым последствиям для компании. 

Вывод: бот на NLU — это максимально предсказуемая система, подходящая для более простых, массовых запросов, и для запросов, в которых важны точные формулировки и соблюдение бизнес-процедур — например, в банках, службах доставки, страховых компаниях. 

LLM-боты: гибкость, глубокое понимание смысла и живой диалог 

LLM использует трансформерную архитектуру и обучается на огромных корпусах данных. Это позволяет LLM-ботам глубоко понимать контекст, работать с непредсказуемыми формулировками, генерировать гибкие ответы и вести более «человеческий» диалог, выходя за рамки жёстких сценариев. 

1. Семантическое понимание запроса 

Боты на LLM глубже понимают контекст, скрытый смысл, структуру фразы. Они понимают нестандартные формулировки и обрывочные фразы. Такие боты гибко ведут диалог, умеют обрабатывать вопросы, уточнения и даже неоднозначные запросы, которые выходят за рамки стандартных сценариев. 

2. Генерация ответа на основе вероятностной модели 

LLM-модель не выбирает ответ из набора заранее заготовленных фраз — она создаёт его заново, подбирая наиболее вероятные продолжения текста, учитывая стиль, тон, контекст. Поэтому бот всегда отвечает по-разному, создавая ощущение естественного диалога. По этой же причине с LLM-ботом почти невозможно гарантировать решение вопроса по стандартам компании или конкретные формулировки в ответах. 

3. Работа с неструктурированной информацией 

С помощью RAG, векторной базы знаний и семантического поиска LLM может извлекать нужные факты из большого объема неструктурированной информации из документов, справочников, страниц сайта.  

4. Органичный, «живой» диалог 

LLM может поддерживать разнообразные темы беседы, задавать уточняющие вопросы, менять тональность и адаптировать стиль общения под бренд компании. Всё это обеспечивает более естественное и комфортное взаимодействие. 

Вывод: боты на LLM более гибкие и естественные в диалоге, но при этом менее предсказуемые и контролируемые с точки зрения соблюдения регламентов и корпоративных стандартов. LLM-бот — ваш выбор, если нужен живой, дружелюбный бот, консультирующий по широкому ряду вопросов, где не обязательны строгие формулировки в ответах. Например, бот-консультант по продуктам и услугам, копроративный помощник по документам для сотрудников.

Стоимость и сложность эксплуатации  

NLU-боты 

Разработка NLU-ботов дороже на старте, потому что требуется вручную описывать интенты, сущности, правила и сценарии.  

Эксплуатация относительно недорогая и предсказуемая: после настройки бот стабильно работает в рамках созданных сценариев, модель почти не нужно дообучать. Однако любые изменения в бизнес-логике, добавление новых функций или корректировка сценариев требуют ручной работы аналитиков — это увеличивает расходы на поддержку бота. 

LLM-боты 

Разработка LLM-ботов на начальном этапе проще и быстрее, так как не нужно вручную создавать наборы размеченных данных, правила классификации запросов, сценарии. LLM-модель уже умеет понимать контекст и разные формулировки. Основные усилия требуются на более позднем этапе, когда происходит тонкая настройка промптов, подключение RAG, ограничений и правил поведения, которые требуются, чтобы довести качество ответов до высокого результата (более 80%). Для этих задач придется привлекать высококвалифицированных специалистов по работе с LLM-моделями. 

Эксплуатация LLM-бота обходится дороже, так как LLM потребляет значительно больше вычислительных ресурсов, особенно при больших объёмах трафика. Фактически, компания оплачивает каждый вопрос пользователя и ответ бота, которые тарифицируются в токенах. А при росте числа запросов ежемесячные затраты  на эксплуатацию бота увеличиваются.

Для бизнес-критичных сценариев требуется дополнительная инфраструктура: векторные базы, контроль качества ответов, безопасность, механизмы детерминизации, что увеличивает сложность технической поддержки. Если бот будет работать с персональными данными, это сильно повышает требования к безопасности, и, наиболее вероятно, потребует интеграции в закрытый контур компании и больших затрат на “железо” и инфраструктуру. 

Бот на LLM — это отличный инструмент для быстрой проверки гипотез, но выведение бота в промышленную эксплуатацию и доведение до высокого качества ответов требует много времени и высококвалифицированных специалистов

Итог: NLU-боты требуют бОльших затрат на стартовое проектирование, но дешевле в эксплуатации, в то время как LLM-боты быстрее запускаются и гибче развиваются, но требуют сложного тюнинга, инфраструктуры и бОльших затрат на эксплуатацию. 

В таблице ниже подробно описаны все возможные критерии выбора при разработке бота.

А что если совместить? 

Как видите, у обоих подходов есть свои плюсы и минусы. Наш практический опыт показывает, что наиболее оптимальным сегодня является гибридный подход — сочетание NLU и LLM в одном решении.

Как можно совместить стабильность NLU и спонтанность LLM: 

• Использовать LLM для частей сценария, где нужен гибкий диалог, интерпретация сложных формулировок или генерация естественных ответов. 
• Использовать NLU для всего остального — маршрутизация, проверка условий, выполнение бизнес-логики, ответы по строгим правилам.

NLU закрывает предсказуемые блоки диалога без дорогостоящих экспериментов и длительного тюнинга LLM. LLM точечно дополняет бота там, где на NLU потребовались бы разработка сложных сценариев и обработка сотен вариаций запросов. А благодаря тому, что большая часть обращений идёт через NLU, существенно сокращаете количество LLM-запросов и, как следствие, плату за токены, которые оплачивают работу LLM.  
 
Справедливость этого подхода подтверждается в недавнем исследовании рынка ИИ в России, которое провели Yandex Cloud и “Яков и партнеры”. В исследовании говорится о том, что среднесрочной перспективе речевые технологии и NLU будут развиваться в сочетании с генеративным ИИ. Генеративные модели будут усиливать голосовые системы в сценариях, требующих глубокого понимания контекста и вариативности диалога, тогда как классические речевые и NLP-решения продолжат быть актуальными благодаря меньшей стоимости и ресурсной нагрузке. 
 

Применение речевых технологий и NLU также активно развивается с использованием генеративного ИИ. Однако основным фактором выбора остается баланс между качеством и стоимостью решения. В то время как генеративные модели предлагают более гибкие и мощные возможности, традиционные NLU-решения все еще остаются более кост-эффективными для ряда задач, где контекстность не является критически важной или важно следование строгим регламентам
 

Вывод 

1. Если ваша задача — создать простого чат-бота для обработки простых, предсказуемых вопросов, NLU может быть более целесообразным выбором. Если требуется более сложное взаимодействие и понимание контекста и гибкий, дружелюбный диалог, стоит рассмотреть LLM.
2. Оцените доступный бюджет на разработку и поддержку. Если ресурсы ограничены, а бот должен работать с персональными данными, NLU — более оптимальный вариант.
3. Если планируется расширение функционала в будущем, возможно, стоит инвестировать в LLM сразу, чтобы избежать необходимости в значительных доработках позже.
4. Совместите 2 подхода в одном решении, если нужны точные формулировки в ответах на критические важные вопросы, и краткие, понятные ответы на более общие вопросы.

Выбор между классическим и генеративным ИИ зависит от конкретных требований вашего бизнеса, бюджета и долгосрочных целей. Напишите нам на info@vocamate.ru и наши эксперты всегда помогут разобраться и подобрать наиболее подходящее решение для вашего бизнеса.