Типичные ошибки в работе с ИИ

Поисковик ищет среди уже существующих документов и возвращает страницы, которые лучше всего подходят под запрос. LLM работает иначе: она не выбирает готовый документ, а генерирует новый текст. Если ИИ-сервис использует веб-поиск, найденные страницы передаются модели как контекст, на основе которого она формирует ответ.

Всё, что вы добавляете в запрос, — текст, документы, изображения, код и клиентские данные — передаётся провайдеру для обработки. Срок хранения, возможность проверки людьми и использование данных для обучения зависят от продукта, типа аккаунта и настроек. Если информацию нельзя передавать внешнему сервису по юридическим, этическим или рабочим причинам, не вставляйте её в запрос.

Начинайте решение вашей задачи не с бесплатной версии, а с одной из сильных актуальных моделей. Бесплатный тариф сервиса может дать более дешёвую и слабую версию модели. Делать выводы о том, «ИИ плохо справляется», основываясь на слабой модели, может ввести вас в заблуждение. Разрыв между ними достаточно большой, чтобы изменить ваше решение.

Не тратьте часы на выбор «лучшей модели или сервиса». В рутинных задачах — например, при обработке текста, брейнсторме и обобщении — сильные модели часто дают сопоставимые результаты. Обычно полезнее уточнить цель, ограничения и критерии ответа, добавить примеры и нужные файлы. Если после этого сравниваете сервисы, используйте одну и ту же задачу и контекст.

Модель, которая несколько месяцев назад показалась «недостаточно умной», сегодня может заметно лучше справиться с той же задачей. Меняются и продукты: режимы, поиск, память и другие инструменты. Если старое впечатление влияет на рабочее решение, повторите исходную задачу с тем же контекстом и критериями в текущей версии сервиса.