Практические сценарии использования LLM: от банальных до неочевидных

Большие языковые модели давно перестали быть просто игрушкой для генерации текста. В этой публикации я собрал личный опыт применения нейросетей в повседневных задачах и работе, а также интересные идеи из интернет-сообществ, чтобы показать реальный потенциал современных ИИ-инструментов.

Сотни и тысячи возможных сценариев использования LLM ограничены исключительно вашей фантазией, однако для начала стоит четко разграничить технические режимы работы с подобными системами.

1. Обычные ИИ-чаты в веб-интерфейсе

Такие платформы, как ChatGPT, Claude, Google AI Studio, DeepSeek или Qwen, предлагают мощный функционал сразу «из коробки». Они работают в режиме классического веб-чата и обладают базовыми агентскими возможностями. Под этим подразумевается способность нейросети принимать от пользователя фотографии, скриншоты, текстовые файлы документов формата txt, doc, xls, pdf или прямые ссылки на материалы в сети для последующего анализа и ответов на вопросы.

2. Расширенный режим работы в веб-интерфейсе

В экосистеме ChatGPT этот продвинутый формат называется «Анализ данных». Его ключевые возможности охватывают создание сводок по строкам и столбцам, выявление тенденций и аномалий, генерацию таблиц для детального просмотра, построение графиков на основе загруженных файлов, а также выполнение сложных вычислений и статистического анализа с задействованием Python.

Для реализации подобных задач искусственный интеллект самостоятельно пишет и исполняет код на Python внутри изолированной среды Jupyter Notebook, сохраняя контекст сессии. Это позволяет выводить интерактивные таблицы pandas DataFrames и графическую инфографику прямо в окне браузера. Аналогичные продвинутые инструменты для работы с данными реализованы и у других передовых ассистентов, например у Claude.

Наглядным примером служит запрос на обработку таблиц с расходами.

Сам исходный файл таблиц также можно предварительно сгенерировать с помощью ИИ, задав ему соответствующий скрипт для формирования колонок с датами, категориями и случайными суммами, приближенными к реальным расходам.

Другой характерный пример — математические вычисления через интерпретатор кода. Если попросить ассистента умножить сорок два на число Пи и разделить на среднюю продолжительность жизни в Латинской Америке, система самостоятельно обратится к актуальным данным Всемирного банка за 2024 год (75,81791 года), запустит скрипт в виртуальном окружении и выдаст итоговый результат со ссылкой на использованную формулу.

Подобным образом можно поручить ИИ сбор и визуализацию информации из интернета. Например, запросить у Claude статистику динамики цен на нефть за пятилетний период с разбивкой по неделям, а затем дополнить полученный график отметками о ключевых геополитических событиях.

3. Режим работы с LLM через API (для разработчиков)

Прямое взаимодействие с языковыми моделями через программный интерфейс предполагает отправку и получение сырых запросов без привычного графического интерфейса. Такой подход требует самостоятельной программной обработки входных и выходных данных, но открывает максимальную свободу интеграции.

Среди популярных сценариев выделяются пакетная обработка документации (перевод, суммаризация, извлечение сущностей), семантический поиск в корпоративных базах данных с использованием систем RAG, а также создание автономных агентских конвейеров для автоматизации рутинных процессов вроде написания, тестирования и отладки программного кода.

4. Готовые агентные системы

Специализированные инструменты вроде OpenAI Codex или Claude Code изначально проектировались для работы с исходным кодом, но сегодня с успехом применяются для широкого спектра прикладных задач на персональном компьютере. Они выполняют автоматический парсинг файлов, обрабатывают документы и совершают последовательные действия по заданному алгоритму. В отличие от API-доступа, тарифицируемого по токенам, эти системы функционируют по модели подписки с установленными лимитами запросов.

Варианты применения ChatGPT: от простых к неочевидным

Современные передовые модели первого эшелона (SOTA-решения от OpenAI, Anthropic, Google и других вендоров) способны эффективно решать задачи из самых разных сфер жизни. Большинство приведенных ниже практических кейсов тестировалось в ChatGPT, но они актуальны для любого мощного ИИ-ассистента.

Общие вопросы разного характера

Классический сценарий использования чат-бота — получение мгновенных справок на любые темы, будь то исторические факты, географические особенности экваториальных стран, картографические искажения проекции Меркатора или бытовые инструкции вроде правильной техники завязывания шнурков.

Советы по туризму

Нейросеть выступает отличным планировщиком путешествий. Ей можно поручить составить список главных достопримечательностей Санкт-Петербурга, предложить варианты поездки на выходные из Москвы, перечислить базовые правила безопасности для поездки в Бразилию или подобрать альтернативное направление для отпуска с учетом личной непереносимости жаркого климата.

Советы по кулинарии

Искусственный интеллект помогает ориентироваться на кухне: от поиска быстрых рецептов приготовления курицы до составления съедобного меню из случайного набора продуктов, найденных в холодильнике.

ChatGPT как личный юрист

Передовые языковые модели обладают впечатляющей базой знаний в области юриспруденции и учитывают правовые особенности разных государств благодаря встроенным агентским навыкам поиска актуальной информации. Тем не менее, любые правовые рекомендации следует воспринимать исключительно как вспомогательную отправную точку.

С помощью ИИ можно разбираться в спорах с управляющими компаниями по поводу незаконных тарифов ЖКХ, оценивать шансы защиты прав потребителей при просрочке гарантийного срока или изучать особенности перехода бизнеса на упрощенную систему налогообложения с сопоставлением плюсов и минусов в виде таблиц.

ChatGPT как личный врач

Хотя нейросети прекрасно осведомлены о симптомах заболеваний, фармакологических свойствах препаратов и схемах лечения, вопросы здоровья требуют исключительно профессионального врачебного контроля, поэтому использовать чат-бота в этой сфере следует с предельной осторожностью.

Учет расходов

Анализ личного бюджета становится значительно проще, если выгрузить банковские операции в формате PDF или XLS и передать файл ИИ. Модель способна подсчитать общие траты за месяц, сгруппировать расходы по категориям (автомобиль, ремонт, продукты, развлечения), выстроить их в порядке убывания и даже проанализировать карту на предмет избыточных покупок для оптимизации бюджета.

Написание стихов с помощью LLM

Флагманские модели демонстрируют высокий уровень поэтического мастерства, легко сочиняя произведения на заданные темы и адаптируя стихи под определенные творческие стили, будь то характерная ритмика Владимира Маяковского или сатирическая манера персонажей мультсериалов.

Перевод текстов

Поскольку архитектура трансформеров изначально создавалась для качественного межъязыкового перевода, современные языковые модели справляются с этой задачей безупречно, задавая стандарты работы для всех браузерных переводчиков.

Суммаризация текстов

Инструмент незаменим для обработки больших объемов информации. Промптами можно гибко настраивать глубину выжимки: удалять лишнюю воду с сохранением ключевых деталей, делать краткие тезисы на два абзаца или структурировать материал по степени важности.

Корректировка текстов

Функционал редактирования охватывает исправление орфографических и стилистических ошибок, глубокий рерайтинг с сохранением смысла, изменение объема материалов под мобильные экраны или сайты, а также адаптацию тональности писем для снятия лишней агрессии и перевода эмоционального обращения в деловой стиль.

Также нейросети легко переписывают сложные технические инструкции так, чтобы их содержание было понятно шестилетнему ребенку, или адаптируют деловые сообщения под определенную аудиторию, включая молодежный сленг или классический английский стиль шекспировской эпохи.

Чтение и анализ лицензионных соглашений, договоров и т.д.

Загрузка объемных юридических документов в чат позволяет быстро находить пункты о конфиденциальности, сборе персональных данных или скрытых финансовых рисках. Однако критически важные документы вроде договоров купли-продажи недвижимости всегда требуют внимательного самостоятельного изучения или проверки профильными специалистами после удаления конфиденциальной информации.

Структурирование неразмеченных данных

Ассистенты эффективно преобразуют хаотичный аудиопоток мыслей или ежедневные рабочие заметки в чистый структурированный текст в формате Markdown с расставленными знаками препинания и удаленными речевыми паразитами. Для обработки аудиофайлов можно задействовать как встроенные функции платформ, так и специализированные модели распознавания вроде Whisper.

Изучение иностранных языков с помощью LLM

Благодаря своей языковой природе нейросети служат отличными репетиторами. Они генерируют упражнения на конкретные грамматические времена вроде Past Perfect, создают интерактивные задания с пропусками слов для самостоятельной проверки, формируют карточки для изучения редкой лексики или адаптируют сложные тексты под уровень начинающих студентов.