Что такое LLM?

LLM работает, предсказывая наиболее вероятное продолжение текста на основе контекста, который ей передан. Это позволяет одной моделью решать множество задач без отдельного программирования под каждую: достаточно сформулировать инструкцию (промпт) и, при необходимости, дать примеры или дополнительный контекст. Разные модели различаются качеством, скоростью, стоимостью и длиной контекста.

В анализе разговоров LLM отвечает за «понимающую» часть работы: резюмирует звонок, определяет темы и намерения, извлекает структурированные поля из свободного текста, классифицирует и размечает записи по смыслу, отвечает на вопросы по архиву. Там, где раньше нужны были жёсткие правила, LLM справляется с живой, неструктурированной речью.

В голосовых агентах LLM — «мозг» диалога: она понимает реплику абонента, соотносит её со сценарием и правилами и формирует ответ, который затем озвучивается синтезом речи. От выбора модели зависит, насколько естественно и точно агент ведёт разговор, поэтому под задачу и бюджет подбирают разные модели.

Важно учитывать ограничения: LLM может ошибаться и «выдумывать» факты, если ей не дать достоверный контекст. Поэтому в серьёзных сценариях её заземляют на базу знаний и реальные данные, а детерминированные вычисления по возможности выносят в код, оставляя модели именно понимание языка.