Как мы собрали ИИ-конвейер для разметки продуктового фидбэка
Привет! На связи Андрей Безруков из команды Авито Рекламы. Если вы работаете с обратной связью от пользователей, то наверняка понимаете, что для разбора нужно не только увидеть комментарий о проблеме, но и понять её точный смысл, сохранить все затронутые темы и применить консистентные правила разметки. Наша команда собрала для этого систему из специализированных ИИ-агентов, Python-помощника и обновляемой таксономии.
Проверяем Jev на открытых и внутренних данных: классификаторили фильтр?
Jev отвечает только «да/нет» или выбирает один из предложенных вариантов. 16 000 вызовов:сначала сравнение с gpt-5.4-mini и gpt-5.6-luna на четырёх открытых датасетах, затем несколько тысяч реальных решений в рабочих процессах. Где он выигрывает, где ошибается и как его использовать.
