Самый популярный вопрос: как можно использовать LLM в недвижимости?
Сейчас расскажу вам одно очевидное направление с неочевидными возможностями - анализ данных.

- возможно собрать данные с разных источников: api, электронные таблицы, текстовые файлы, базы данных. То есть можно получить структирированную информацию из различных неструктурированных источников.

Пример: получить выборку по нужному триггеру из данных о квартирах, их описаний, комментариев брокера и результатов парсинга и придать им читаемый вид по определенному образцу.

- очистка данных из разных источников. Ну это обратный процесс тому что написано выше. Как использовать? Убрать мусор из комментариев брокера к объектам и лидам.

- поиск закономерностей. Это мы используем в сводной статистике и проверке гипотез. Например: объявления имеющие в описании такую-то фразу более просматриваемые, чем другие.

- опережающие показатели или прогнозное моделирование на основе предыдущих данных. Это про прибыль, планы и т.д.

- визуализация данных. Ну тут совсем все просто - все можно превратить в график или диаграмму

- систематизировать данные и показать лаконичный результат

Это сейчас на первый взгляд кажется сложным и даже бесполезным.
Но что если бы вы могли выбрать всех лидов, которые хотели продавать свою квартиру, но брокер это не “услышал” или не “записал”? Что если в вашей базе есть горячий клиент, но работа с ним ведется в рутинном режиме?


Кстати для лучшего понимимания как устроены LLM - вот ссылка на англоязычное видео с русскими субтитрами. Стоит посмотреть.