Команда розробників поділилася практичним кейсом, як вони навчили штучний інтелект Gemini аналізувати лоти на платформі OLX за допомогою модульної архітектури. Цей підхід дозволив ефективно розпізнавати та класифікувати оголошення, що значно спрощує роботу з великими масивами даних.
Основна ідея полягала у створенні окремих модулів, які виконують різні завдання: від збору інформації до її аналізу та формування висновків. Така архітектура дає змогу гнучко масштабувати систему і швидко адаптувати її під нові вимоги. Розробники зазначають, що це підвищує точність аналізу і знижує навантаження на основний алгоритм.
За словами авторів кейсу, використання модульної архітектури допомогло уникнути типових проблем із монолітними системами ШІ, де зміни в одному компоненті можуть негативно впливати на всю систему. Вони підкреслюють, що цей підхід відкриває нові можливості для розробки складних інтелектуальних сервісів.
Інформація про цей кейс була оприлюднена на платформі speka.media, де детально описано технічні аспекти та результати впровадження. Розробники наголошують, що їхній досвід може бути корисним для інших команд, які працюють із великими даними і прагнуть підвищити ефективність аналізу за допомогою ШІ.