Для бизнеса один из наиболее напрягающих аспектов внедрения ИИ - ✨галлюцинации✨. Важно, чтобы можно было положиться на выдачу, чтобы система была надежна и предсказуема. Можно ли так сделать? В целом, да. Но это будет стоить.
Неочевидная расплата за надёжность - стоимость поддержки сервиса.
Почему:
1. Инфраструктура стоит денег.
Изначально всё просто: запрос — модель — ответ. Но как только нужна предсказуемость и устойчивость, появляются дополнительные слои, ИИ “оборачивают” в систему: балансировщики нагрузки (распределение запросов между серверами), автоматические повторы при сбоях, логирование, отслеживание сбоев, итд. Всё это требует времени, серверов и человеческого ума.
В ноукоде о парочке вещей из этого думать не надо, есть преднастройки, но сложность всё равно высокая, количество элементов в цепочке растет, а значит и растет стоимость.
2. Последующие изменения — это риски.
Сложная архитектура чувствительна к изменениям. Замена модели, переход на другую платформу, даже изменение промпта — это всегда потенциальный риск. Любое изменение может незаметно поломать систему. Чем она сложнее, тем дороже такие изменения и тем дольше тестирование.
3. Сложная инженерия в будущем заменяется простой моделью.
Всё, что сейчас кажется “архитектурным достижением”, может устареть через 3–6 месяцев. Новые модели становятся стабильнее, быстрее и умнее — и та инфраструктура, в которую сейчас вложено много сил, через год может оказаться не такой нужной (Описывала недавно пример, как проблема устранилась сама простой заменой модели). Считаем альтернативные издержки.
Но конечно лучше всё равно делать сейчас, чтобы в будущем были опыт и скилл, и эта быстрая замена произошла легко.
Ну и обращу отдельное внимание на количество итераций и часов на тестирование и оценку результатов.
Вывод: за всё в этой жизни надо платить. И когда платите исполнителю, будь то человек или ИИ, компетентность стоит дороже.