Comments 2
Да, LLM можно "сделать" за 1-2 недели, но такое не "прокатит" с LBS и CESP системами, они годами создаются, если всё делать с 0. Или, можно взять один из форков Soar и сделать его "под себя", за месяц. У LBS/CESP систем гигантские преимущества перед LLM: им не надо "вычищать" данные; их обслуживание в разы дешевле, от 10 до 100 раз; работают с большим объёмом данных; быстрее; "умнее" и т.д.
Спасибо за комментарий — вы абсолютно правы.
LLM — это не панацея. Они действительно требуют чистых данных, дорогостоящего обслуживания и часто плохо интегрируются с legacy-системами.
Но здесь важно понимать: мы не заменяем LBS/CESP — мы дополняем их.
Наша цель — не построить «умную» систему с нуля, а автоматизировать рутинные операции, которые раньше занимали часы, а теперь занимают минуты.
Мы используем LLM не как основу, а как инструмент для конкретных задач: распознавание текста, классификация документов, генерация шаблонов.
А для сложных бизнес-процессов — да, мы используем правила, workflow-движки, RPA и даже Soar-подобные архитектуры — потому что они стабильны, предсказуемы и дешевле в обслуживании.
Идеальный подход — гибридный: использовать каждую технологию там, где она работает лучше всего.
Спасибо ещё раз — ваш комментарий очень ценен для обсуждения.
Внедрить ИИ-ть или рассказать, доказать и показать