Масштабируемая LLM-система для анализа сотен тысяч отзывов ХОЛОДИЛЬНИК. РУ
Компания ежедневно получает сотни отзывов от покупателей на десятках площадок: Яндекс Карт, 2ГИС, Google Maps, маркетплейсов, социальных сетей, сайтов отзывов и других. Ручной анализ обратной связи занимал много времени и не позволял оперативно выявлять болевые точки,
поэтому ХОЛОДИЛЬНИК. РУ поставил задачу автоматизировать сбор, классификацию и анализ отзывов, чтобы быстрее реагировать на запросы клиентов и улучшать клиентский опыт.
Napoleon IT внедрил интеллектуальную систему «Наполеон IT Отзывы», которая с помощью искусственного интеллекта агрегирует и анализирует отзывы компании из более чем 15 источников. Решение определяет тональность, темы, эмоции, упоминания брендов, а также выявляет паттерны и тренды в отзывах. Вся информация доступна в едином интерфейсе аналитической панели, где специалисты клиентского опыта видят динамику, фильтруют данные по регионам, категориям товаров и площадкам.
Особенности реализации
При реализации проекта особое внимание уделили масштабируемости решения — система должна была без сбоев обрабатывать огромные объёмы данных, включая отзывы по более чем 300 000 товарам. Команда Napoleon IT разработала гибкую архитектуру с возможностью быстрого подключения новых источников данных и настройки анализа под бизнес‑цели клиента.
Кроме того, для обеспечения высокой точности были использованы комбинированные модели: классические алгоритмы обработки текста
и дообученные LLM‑модели, способные учитывать контекст, тональность, особенности языка отзывов. Такой подход позволил достичь глубины анализа, недостижимой при стандартной автоматизации.
