LLM как источник консолидированных знаний Занимаясь проектом по реализации синтетических пользователей для ускорения извлечения инсайдов с помощью LLM в custdev-ах, пришел к интересному наблюдению. В нашем мире __знания__ распределены между различными отдельными инстансами (людьми, книгами, и т.д.), в случае с людьми - очень смещенными. Интернет – это пример первого удобного источника агрегированных знаний (до него, например, были библиотеки / энциклопедии). LLM – это новое поколение инструментов с консолидированными знаниями (для меня это еще одно объяснение, почему LLM так хорошо зашли: многие мои знакомые теперь идут в deepseek, а не гугл, чтобы понять как сделать VAT refund в поездке или понять что делать с отменой рейса). Рассмотрим на примере custdev-ов (глубинных интервью). Раньше: 1. Выбираешь целевой сегмент пользователей 2. Формулируешь гипотезы болей 3. Собираешь 20-30 человек 4. Проводишь интервью, спрашиваешь о том, что “болит” 5. Собираешь транскрипты, фиксируешь инсайды (субъективно относительно того, что проводит custdev) 6. Делаешь саммари 7. Формулируешь идеи / гипотезы продуктов 8. Делаешь корректировки и повторяешь процесс __** Шаги 5-6-7 – это переход от отдельных смещенных инсайтов к агрегированному “знанию”__ С приходом LLM как это выглядит теперь: 1. Выбираешь целевой сегмент пользователей – через промпт 2. Формулируешь гипотезы болей – через промпт (+ задаешь контекст) 3. Получаешь инсайды уже в виде саммари и идеи Почему так? Внутри LLM уже содержится информация по всем-всем вариантам (которые встречались при обучении конечно), и ее ответ УЖЕ агрегированная информация. Нет смысла генерировать 30-50 диалогов с пользователями (тут есть отдельный риск, какой кстати?) и потом делать саммари (через ту же GPT). В реальной жизни без LLM мы так делать не можем – надо сэмплировать знания из отдельных людей и потом агрегировать. P.S. в этом посте я намеренно не рассуждаю на тему репрезентативности инсайдов от “синтетиков” и не говорю о том, что привычные custdev-ы больше не нужны. Мне интересно посмотреть и порассуждать в комментах на интересный кмк переход и к чему он может привести.