AI-маркетинг для solo SaaS через RAG и малые open models
Solo SaaS не нужно обучать LLM с нуля ради «вирусных постов»: лучше адаптировать компактную open model под продукт и аудиторию. Статья предлагает использовать PEFT, LoRA или QLoRA вместо полного fine-tuning, потому что это дешевле и реально запускается на T4-class GPU или локальном runtime. Модель должна работать не как генератор лозунгов, а как product-aware marketing system: искать аудитории, подтягивать контекст из документации, писать platform-native drafts и оценивать варианты перед публикацией. Для базы упоминаются Gemma, Qwen2.5 Instruct, Llama 3.1 Instruct и Mistral 7B Instruct, но главный критерий — не размер модели, а стабильная генерация полезных маркетинговых материалов для ниши. Важная часть системы — retrieval по product docs, changelog, objections и customer language, чтобы снизить hallucinations и избежать generic content. Статья также подчеркивает, что каналы и community discovery так же важны, как сам текст постов.
- Не тренировать LLM с нуля, а адаптировать компактную open model через LoRA или QLoRA
- Собрать RAG-базу из product docs, changelog, positioning, objections и customer language
- Генерировать разные форматы: Reddit-посты, launch posts, emails, LinkedIn updates и landing pages
- Добавить scoring, чтобы ранжировать варианты контента до публикации
- Измерять результаты каналов и обновлять систему на основе фактических откликов