Reguły przed modelami językowymi: wybór szablonu strony z nazwy firmy

Silnik demo za tą biblioteką ma siedemnaście szablonów branżowych. Dla każdej firmy musi wybrać właściwy: salon paznokci nie powinien dostać układu warsztatu. Wygląda to na idealne zadanie dla modelu AI. W praktyce najlepszym pierwszym krokiem okazał się mały zestaw uporządkowanych reguł słów kluczowych — a AI zostawiono do tego, czego reguły nie potrafią.

#Dlaczego nie oficjalne kody branżowe?

Zarejestrowane firmy mają standardowe kody działalności, więc oczywistym podejściem jest tabela z kodu na szablon. Szybko zawodzi. Kody są szerokie i współdzielone przez bardzo różne zawody: fryzjerstwo i zabiegi kosmetyczne są razem, „pozostała działalność usługowa” obejmuje wszystko od tatuażystów po groomerów, a wiele firm rejestruje się pod ogólnym kodem i nigdy go nie zmienia.

Nazwa firmy jest zwykle dużo lepszym sygnałem. „Fade District” i „Velvet Lash & Nail” mówią o działalności więcej niż jakikolwiek kod.

#Uporządkowane reguły słów kluczowych

Każdy szablon deklaruje listę wzorców słów kluczowych. Routing przechodzi przez szablony w stałej kolejności priorytetu i wybiera pierwszy, którego wzorce pasują do nazwy:

pets       → dog, pets, paws, kennel, grooming…
tattoo     → tattoo, ink, piercing…
clinic     → clinic, aesthetic, skin, dental, laser…
barber     → barber, cuts, fade, gents…
beauty     → beauty, nail, lash, brow, salon, spa…
…
restaurant → kitchen, cafe, pizza, grill, bakery…

Kolejność ma znaczenie. „Dog grooming” zawiera grooming, które może wyglądać na termin barberski, więc zwierzęta sprawdzane są najpierw. Granice słów też są ważne: \bmot\b ma pasować do „Leeds MOT Centre”, ale nie do „Motion Pilates”. Gdy nic nie pasuje, rezerwą jest kod branżowy, a gdy i on zawiedzie — neutralny szablon firmy.

Router możesz wypróbować sam na stronie automatyzacji AI — uruchamia te same reguły w twojej przeglądarce.

#Dlaczego najpierw reguły?

• Deterministyczne — ta sama nazwa zawsze daje tę samą odpowiedź, co bardzo ułatwia debugowanie.
• Wytłumaczalne — system potrafi powiedzieć, które słowo pasowało.
• Darmowe i natychmiastowe — bez wywołań API, opóźnień i limitów.
• Bezpieczne — nie ma czego wstrzyknąć poleceniami (prompt injection).

Przy decyzji z siedemnastoma możliwymi wynikami te cechy są ważniejsze niż kilka procent dokładności, które mógłby dodać model.

#Gdzie AI naprawdę pomaga

Reguły mają problem z nazwami bez słów branżowych — „Northgate”, „The Lantern”, „Smith & Daughters”. Tu przydaje się model: z nazwą i odrobiną kontekstu (fragment strony, opis kategorii) może zaproponować szablon wraz z oceną pewności. Architektura utrzymuje ten krok jako opcjonalny i późniejszy:

1. Uruchom reguły. Jeśli reguła pasuje — koniec.
2. Jeśli nie, zapytaj model, ograniczony do siedemnastu poprawnych wyników.
3. Przy niskiej pewności wróć do neutralnego szablonu i oznacz do przeglądu.

Ograniczenie przestrzeni wyników, walidacja odpowiedzi względem schematu i rezerwa, którą może sprawdzić człowiek, to właśnie to, co czyni krok AI godnym zaufania.

#Wnioski

• Szukaj najtańszego silnego sygnału, zanim sięgniesz po model.
• Kolejność i granice zapisuj jawnie; tam żyje większość błędów routingu.
• Używaj AI do rzadkich przypadków, z ograniczonymi wynikami i bezpiecznym domyślnym.
• Zawsze umiej odpowiedzieć na pytanie „dlaczego to wybrał?”