Embeddings и LLM для анализа отзывов: как извлечь смысл из тысячи слов

Отзывы пользователей — один из самых ценных источников данных о продукте, но клиенты часто описывают одну и ту же проблему десятками разных слов. Раньше ручная обработка такого фидбэка была долгой и ресурсоёмкой, а автоматизированные методы не справлялись с синонимией и контекстом.

С появлением Embeddings и LLM ситуация кардинально изменилась. Векторные представления позволяют «сжимать» смысл текста в многомерное пространство, где близкие по смыслу фразы оказываются рядом, независимо от формулировки. Это даёт возможность быстро кластеризовать отзывы и находить повторяющиеся темы.

В конкурентном анализе мобильных приложений такой подход помогает сравнивать сильные и слабые стороны продуктов на основе реальных мнений пользователей, а не догадок. LLM дообобщают кластеры, выделяя ключевые инсайты, которые раньше тонули в шуме.

Статья на Habr подробно разбирает, как применить Embeddings и GPT на практике: от сбора данных до визуализации результатов. Это готовый рецепт для тех, кто хочет получать actionable insights из отзывов, не тратя недели на ручную разметку.