Автор прав, попытка заставить ИИ «думать вслух» и строить длинные логические цепочки — это дикий перерасход памяти и времени сервера. Стоит модели ошибиться в одном слове в начале — и весь дальнейший результат летит в мусор.
В реальной b2b-разработке мы уже давно пришли ровно к гибридной схеме, о которой вы пишете. ИИ принципиально нельзя отдавать принятие решений. Нейросеть идеальна только на входе — как переводчик из человеческого хаоса (кривой текст, голосовые с опечатками) в жесткий, чистый JSON. На этом всё.
Как только мы получили этот JSON, нейросеть отключается, а управление перехватывает классический надежный бэкэнд (код на Python, сценарии n8n и база Postgres). Проверка остатков, сверка артикулов и отправка данных в CRM идут по строгим правилам кода, а не по теории вероятности. Такой подход полностью убирает выдумки ИИ и позволяет запускать быстрые закрытые системы на обычном железе клиента, не переплачивая за аренду дорогущих видеокарт.
Автор прав, попытка заставить ИИ «думать вслух» и строить длинные логические цепочки — это дикий перерасход памяти и времени сервера. Стоит модели ошибиться в одном слове в начале — и весь дальнейший результат летит в мусор.
В реальной b2b-разработке мы уже давно пришли ровно к гибридной схеме, о которой вы пишете. ИИ принципиально нельзя отдавать принятие решений. Нейросеть идеальна только на входе — как переводчик из человеческого хаоса (кривой текст, голосовые с опечатками) в жесткий, чистый JSON. На этом всё.
Как только мы получили этот JSON, нейросеть отключается, а управление перехватывает классический надежный бэкэнд (код на Python, сценарии n8n и база Postgres). Проверка остатков, сверка артикулов и отправка данных в CRM идут по строгим правилам кода, а не по теории вероятности. Такой подход полностью убирает выдумки ИИ и позволяет запускать быстрые закрытые системы на обычном железе клиента, не переплачивая за аренду дорогущих видеокарт.