Видове изкуствен интелект — практична карта с български фокус

Езикови модели (LLM)

Модели за разбиране и генериране на текст: писане, редакция, резюмиране, извличане на факти, стилова адаптация. На български дават естествени формулировки, по-добро съгласуване (род/число, пълен член) и коректни кавички „…“. Ако избирате конкретен модел за български текст, вижте и Матрица на моделите за български (линк към хъба).
Практично: при текстове с много англо термини или код работи стратегията EN генерация → BG стилова адаптация.

Генеративни изображения (дифузионни модели)

Създават и редактират изображения по текстово описание. Полезни за визуални концепции, корици, банери и илюстрации; кирилица в изображение е възможна, но качеството варира — проверявайте правописа и четимостта. Подхождат за идеи и първи варианти, а финалната типография правете с дизайнерски инструмент.
Практично: за текст върху изображение предпочитайте векторен слой/оверлей, не директно „нарисуван“ текст от модела.

Реч: разпознаване (ASR) и синтез (TTS)

ASR превръща българска реч в текст (диктовка, субтитри, стенограми), TTS чете текст на глас (озвучаване, достъпност). Добре се справят с общобългарско произношение, но проверявайте собствени имена и топоними; при силен диалект — кратка постредакция.
Практично: дефинирайте кратък речник (pronunciation/термини) за проекта и го поддържайте.

Машинен превод (NMT)

Автоматичен превод между езици. Подходящ за ориентация, резюме или чернова; за публикуване на български е желателна редакторска адаптация (стил, колокации, пунктуация). Правни/технически текстове изискват двуезична проверка.
Практично: поддържайте терминологичен глосар (термбейс) и го налагайте при постредакция.

Документна обработка: OCR и структуриране

OCR разпознава кирилица от сканирани документи/снимки; комбинирано с LLM извлича полета (дати, суми, адреси) и прилага фирмени норми. При по-сложни шаблони (фактури, договори) настройте правила и валидации за висока точност.
Практично: планирайте fallback — ако полето липсва/не е сигурно, върнете „неуверено“ вместо измислена стойност.

Компютърно зрение (CV)

Детекция/класификация на обекти, сегментация, търсене по изображение. Удобно за контрол на качество, етикетиране, модерация. Българският контекст се проявява в етикетите/термините — поддържайте консистентен речник и тестови набори с локални сцени.
Практично: измервайте на отделен BG валидационен сет; не разчитайте само на общи международни датасети.

RAG (търсене + генериране)

Комбинира търсене във вашия корпус (BG документи, уебсайт, база знания) с отговори от LLM. Така се получават по-фактологични резултати и по-малко „измисляне“. Критично: качествено индексиране на български текст, актуални източници и ясни инструкции към модела.
Практично: настройте „fail closed“ поведение — ако няма релевантни пасажи, отговор „не е намерено“ с предложени следващи стъпки.

Агенти и инструменти

Оркестрират стъпки и използват външни инструменти (таблици, търсене, калкулатори, API). Подходящи за процеси: „вземи данни → провери → обобщи → напиши чернова на български“. Ясните правила и примерни изходи (expected outputs) намаляват грешките.
Практично: сложете „guardrails“ (валидатори и стоп-условия) за числови полета, лични данни и дати.

Кой тип е правилният за моята задача?

• Неструктуриран текст (писане/редакция/резюме): LLM.

• PDF, сканове, формуляри: OCR → извличане → LLM.

• Аудио/видео: ASR за текст, TTS за глас.

• Собствена база знания: RAG върху български корпус.

• Визуални концепции/корекции: генеративни изображения (+ ръчна типография).

• Многостъпкови процеси: агенти с инструменти (+ валидатори).

Какво е специфично за български

• Морфология и пълен член влияят на четимостта — LLM помага, но финалната проверка е ключова.

• Кавички „…“, тирета (—), интервали и съкращения — следвайте фирмен стандарт/ Style Dictionary.

• Локални формати (дати, суми, адреси) — валидирайте автоматично.

• Собствени имена и транскрипции — поддържайте речник на проекта.

• Нишови англо термини/код: често е по-добре EN генерация → BG стилова адаптация.