СТЕКОВЫЙ ВОЗВРАТ К ПРООТЦАМ Если ты не понимаешь разницу между temperature 0.1 и 0.9, не разбираешься в токенах и контекстном окне, не умеешь настраивать RAG и не представляешь, как работает векторный поиск - ты не интегратор ИИ. Ты диверсант в стане автоматизации. Начни хоть не много изучать эту тему, либо найди человека, кто уже шарит и партнерься.

Каждый косяк с техническим стеком бьёт по репутации всей отрасли. Клиенты начинают думать, что ИИ - это хайп и развод на деньги.

А нормальным специалистам потом приходится доказывать, что технологии работают, просто предыдущий "эксперт" был долбоёбом.

Плюс финансовая жопа. Неправильно выбранный стек может сожрать бюджет проекта за неделю. Видел кейс, где месячный лимит на API выгорел за три дня, потому что "разработчик" не настроил батчинг запросов.

Самое печальное - большинство проблем решается на этапе планирования.

Правильная архитектура, адекватный выбор модели под задачу, настройка кеширования, ограничения на количество запросов. Но люди хотят быстро и дёшево, поэтому лепят говно на коленке.