Ako to funguje

LLM sa trénuje na veľkom množstve textu tak, že sa učí predpovedať ďalšie slovo (presnejšie token) na základe predchádzajúceho kontextu. Po natrénovaní model nedostane pevné pravidlá „ak nastane X, urči Y“ — namiesto toho pri každej odpovedi počíta, ktoré pokračovanie je najpravdepodobnejšie. Preto vie reagovať na formulácie, ktoré nikdy predtým nevidel, ale z rovnakého dôvodu si niekedy niečo „domyslí“ (halucinácia), keď si nie je isté a napriek tomu musí odpovedať.

Príklad z firemnej praxe

V zákazníckom servise LLM prečíta dopyt zákazníka, rozpozná, o čo ide, a buď rovno odpovie zo znalostnej bázy, alebo dopyt roztriedi a pošle správnemu človeku. Pri spracovaní dokumentov LLM prečíta voľný text faktúry alebo objednávky a vytiahne z neho polia, ktoré potrebuje ďalší systém — na rozdiel od pravidiel založených na presnej šablóne to zvládne aj pri dokumente, ktorý vyzerá inak než ktorýkoľvek predtým videný.

Kedy áno a kedy nie

LLM sa hodí tam, kde je vstup voľný text alebo reč a treba mu porozumieť, nie len ho porovnať so vzorom. Nehodí sa ako jediná kontrola pri úlohách, kde chyba niečo stojí (platba, právny záväzok) — tam potrebuje kontrolu pravidlami alebo človekom. Model negarantuje presnosť, len pravdepodobnosť, a to treba počítať do návrhu, nie ignorovať.

Samotný LLM navyše nepozná firemné dáta, ktoré nikdy nevidel pri tréningu — aktuálny cenník, interné postupy, históriu konkrétneho zákazníka. Na to sa kombinuje s vyhľadávaním vo vlastných dokumentoch, viď RAG, alebo s prístupom k firemným systémom cez nástroje, ktoré popisuje MCP.

Súvisiace pojmy

RAG · AI agent · human-in-the-loop

Kde to používame.

Ďalšie pojmy

Chcem AI automatizáciu →

Nezáväzne a zadarmo

Nezačíname prezentáciou, ale auditom.

Povieme vám, kde strácate peniaze a čo by sme na vašom mieste riešili ako prvé. Aj v prípade, že si to potom dáte spraviť inde.

Ozveme sa do 24 hodín.