Как эффективнее анализировать отзывы

Разобрали способ, который работает лучше, чем просто "Проанализируй отзывы и дай рекомендации". Простые промпты могут дать результат, но не гарантируют, что модель не додумает лишнего.

⏩ Фишка в том, чтобы задать жёсткую структуру таблицы для вывода. Категория, сколько раз упоминается, дословные цитаты с номерами отзывов, вывод, рекомендация. Номера отзывов это оказалось важно, они ставят рамку на фантазии, модель вынуждена ссылаться на конкретику. И вы можете проверить: "пользователи жалуются на цену" - это правда 20 человек написали или додумала?

⏩Ещё один приём: просить модель сделать CHECK. У каждого вывода есть цитаты? Цифры сходятся? Если где-то нет доказательств — пусть пометит UNSUPPORTED. Галлюцинаций после этого почти не остаётся.

❗️Готовый промпт и разбор, как подготовить данные — на Дзене «Шашков & Головко • AI в решениях». Там же примеры ДО и ПОСЛЕ. Демонстрацию провели на реальных отзывах по наушникам с Вайлдберриз.

#ИИ #AI #Нейросети ——— #Промпты ✍️ Подписывайтесь: @aiforproduct