Product use cases для VLM в поисковом продукте
Команда развивает мультимодальную модель для поиска и продукта вроде нейро-ответов. Какие use cases стоит выбрать и как приоритизировать?
Короткий ответ
Выбирать сценарии с понятной пользовательской болью, доступными данными и измеримым качеством: image QA, visual search, captions, multimodal query rewriting.
Полный разбор
Приоритизация не должна начинаться с модели. Нужно разложить use cases по impact, feasibility, data availability, latency/cost and risk. Хорошие кандидаты: описание изображения для ответа, visual query understanding, генерация alt/caption, извлечение атрибутов, помощь в поисковой формулировке, grounding объектов на картинке.
Для каждого сценария нужны baseline, метрики, evaluation set и fallback. Например, image captioning можно оценивать по usefulness/factuality, а visual search - по retrieval relevance.
Теория
VLM является платформенной возможностью, но product value появляется только в конкретном UX-сценарии.
Типичные ошибки
- Внедрять VLM потому что он есть.
- Не оценить latency/cost.
- Смешать разные сценарии одной метрикой.
Как отвечать на собеседовании
- Покажи product prioritization: impact, risk, data, metrics.