Если нужна именно аналитика по тексту (а не просто “перефразируй/напиши”), то обычно выбирают по задаче:
1) Универсальные LLM (с нормальным reasoning)
– ChatGPT / Claude / Gemini: хорошо для разборов, структуры, выводов, поиска противоречий, классификации, суммаризации.
Фишка: можно просить “дай тезисы + аргументы + риски + контраргументы”, и качество резко растёт.
2) “Классика” NLP, когда нужна понятная метрика и стабильность
– Hugging Face модели (BERT/RoBERTa и т.п.) под: тональность, классификацию, NER (извлечение сущностей), тематическое моделирование.
Плюс: предсказуемо и можно обучить под свои данные.
3) Аналитика по документам / базе знаний
– RAG-подход (LLM + поиск по твоим файлам): когда...