🇷🇺
До
60% скидки
до 30-го ноября
Многие команды переоценивают возможности LLM и строят решения на мифах. В этой статье мы разбираем 10 самых популярных заблуждений про ИИ-агентов: от «достаточно просто подключить ChatGPT» до «обязательно нужен свой fine-tuning». И показываем, как построить работающую систему вокруг модели.
Генеративный ИИ продолжает стремительно развиваться, и всё больше компаний стремятся интегрировать LLM в свои продукты. Однако на практике между «подключили ChatGPT» и «получили стабильную и полезную систему» — огромная дистанция.
По данным McKinsey, 71% компаний уже применяют генеративный ИИ, но 80% из них не видят ощутимого влияния на ключевые бизнес-метрики. Почему так происходит? Часто дело не в технологиях, а в неправильных ожиданиях.
В этой статье мы собрали 10 самых распространённых заблуждений о LLM и ИИ-агентах, с которыми сталкивается наша команда при запуске решений на Directual. Если вы планируете строить собственную AI-систему — прочтите внимательно.
LLM — это не интеллект. Это нейросеть, натренированная предсказывать следующее слово (токен). Она не понимает смысла, не анализирует, не делает выводов. Она просто продолжает текст по вероятностной логике.
Да, она может генерировать осмысленные фразы. И это часто создаёт иллюзию интеллекта. Но на самом деле у модели нет мышления или целей. Без внешней архитектуры — памяти, инструментов, логики — она остаётся предсказателем текста.
Нет. У модели нет осознанности. Она не понимает вопрос, не «ищет» ответ, не сверяется с источниками. Она просто продолжает текст — на основе статистики и вероятностей.
Модель может звучать уверенно, даже когда ошибается. Она одинаково гладко говорит как правду, так и чушь. Именно поэтому LLM склонны к галлюцинациям — уверенным, но выдуманным ответам.
Промптинг важен, но он — лишь часть системы. Даже самый гениальный промпт не спасёт, если модель отвечает без нужного контекста, ограничений и проверки. Нельзя сделать качественный продукт на одном запросе. Вам нужны:
Промпт — это просто инструкция для модели. А продукт — это целая система.
Подключить модель к чату или в API — просто. Но это не автоматизация. Настоящий рабочий процесс требует оркестрации:
LLM — это исполнитель. Чтобы он работал надёжно, его нужно встроить в систему.
Частая ошибка — «у нас много данных, пусть модель с ними поработает». Но просто загрузка PDF в базу ничего не даст.
Даже при использовании RAG-системы придётся:
Если просто залить всё — получите мусор. Принцип прост: trash in — trash out.
LLM не обучается «на ходу». Она не запоминает ответы и не корректирует себя. Поведение модели не меняется без внешнего вмешательства.
Чтобы получить обучение:
Без этого — модель будет повторять одни и те же ошибки.
Fine-tuning звучит заманчиво, но на практике:
Часто разумнее использовать RAG. Или, в некоторых случаях — LoRA: дешёвый способ подстроить модель под стиль и терминологию. Но и он требует инженерного подхода.
Да, если не задать архитектуру. Но при использовании RAG модель опирается на заданный контекст и инструкции вроде «отвечать строго по предоставленным материалам».
Важно:
В большинстве случаев — нет. Возможности облачных провайдеров вполне подходят, если:
Ставить свою LLM оправдано только при высокой чувствительности данных и наличии ресурсов на поддержку. Огромные модели (70B+) требуют дорогой инфраструктуры и инженерной команды.
Современные no-code/low-code инструменты позволяют:
Код нужен — но не всегда. А время и бюджет часто экономятся в разы.
Чтобы LLM действительно решала задачи, а не генерировала иллюзии — нужно строить систему. Агент — это не просто модель, а связка:
Именно такую архитектуру проще и быстрее всего реализовать на Directual — особенно если вы не хотите собирать всю обвязку руками.
Мы подготовили подробный и бесплатный курс, где показываем, как собрать ИИ-агента с нуля, используя best practices и наши инструменты:
Это полезно и стартапам, и разработчикам, и продактам.
Если хотите разбираться в теме не на уровне мемов — начните с него.
Один вызов к API недостаточен. Чтобы ИИ работал стабильно, нужно построить пайплайн: обработка данных, логика, fallback, валидация и контроль ошибок.
В большинстве случаев — нет. Fine-tuning дорог и нестабилен. Лучше использовать RAG: модель остаётся неизменной, но работает с вашими документами.
Добавьте RAG, ограничьте контекст, используйте фильтрацию и правила генерации. Галлюцинации — норма для LLM без обвязки.
Локальная установка оправдана только при высоких требованиях к безопасности. В остальных случаях достаточно подписать DPA и маскировать данные.
Да. Современные no-code платформы позволяют собрать полноценного агента: с API, памятью, логикой и контролем. Код может потребоваться точечно.
No-code-босс? Разбей конкурентов с этим ультимативным гайдом по конкурентному анализу! 6 шагов, которые помогут выявить инсайты, найти возможности и захватить рынок!
Получите скидку до 60% на все тарифные годовые планы Directual! Подробнее об акции читайте внутри.
Откажитесь от бесполезных показателей производительности и стимулируйте энтузиазм разработчиков и реальные результаты! 🚀 Узнайте, как повысить эффективность команды и уменьшить стресс.
Неполадки случаются постоянно, поэтому без системы управления инцидентами (IMS) отслеживание проблем превращается в настоящий ад. Этот гайд поможет вам разобраться с ситуацией правильным образом.
Откажитесь от кода и присоединяйтесь к революции low-code/no-code! Получите возможность быстрой разработки приложений, автоматизации процессов и инноваций, не прилагая особых усилий (и не превышая бюджет). Перетаскивание, создание и возможность удивлять с помощью простого способа создания кастомных приложений.
Нанимайте разработчиков для реализации своих проектов и предлагайте собственные услуги для реализации чужих! Все это прямо в Directual. Заходите, чтобы узнать больше.
Присоединяйтесь к 22 000+ разработчикам на Directual и создавайте проекты быстрее и дешевле. Визуальный интерфейс упрощает разработку, а мощные базы данных и бэкенд делают масштабирование легким и эффективным.
