Практическое руководство по распространённым ошибкам при создании приложений с ИИ — от неясных целей, слабых промптов и отсутствия оценок до проблем UX — и как их избегать.
AI-приложения сначала кажутся простыми: вы подключаете API, пишете пару промптов, и демо выглядит впечатляюще. Потом приходят реальные пользователи с грязными вводами, неясными целями и пограничными случаями — и внезапно приложение становится непоследовательным, медленным или уверенно ошибается.
«Ошибка новичка» в AI — это не про компетенции. Это про работу с новым компонентом: моделью, которая вероятностна, чувствительна к контексту и иногда придумывает правдоподобные ответы. Многие ранние провалы происходят потому, что команды относятся к этой составляющей как к обычной библиотеке — детерминированной, полностью контролируемой и уже согласованной с бизнесом.
Гид структурирован так, чтобы быстро снижать риски. Исправьте самые существенные проблемы в первую очередь (выбор задачи, базовые линии, оценка и UX для доверия), затем переходите к оптимизации (затраты, задержки, мониторинг). Если времени мало, приоритет отдавайте тому, что предотвращает тихие провалы.
Представьте своё AI-приложение как цепочку:
Когда проекты ломаются на раннем этапе, обычно причина не в «плохой модели». Разрыв возникает, когда какая-то звено в цепочке неопределено, не протестировано или не согласовано с реальным использованием. Дальнейшие разделы показывают наиболее распространённые слабые звенья — и практические исправления, которые можно применить без перестройки всего стека.
Один практический совет: если вы движетесь быстро, используйте среду, где можно безопасно итератировать и мгновенно откатываться. Платформы вроде Koder.ai (платформа для быстрой разработки через чат, позволяющая прототипировать потоки быстро, делать небольшие изменения и пользоваться снимками/откатами) помогают здесь, потому что позволяют экспериментировать без риска критических регрессий.
Распространённая ошибка — начать с «давайте добавим ИИ» и потом искать, куда его пристроить. В результате получается функция, впечатляющая в демо, но нерелевантная (или раздражающая) в реальной работе.
Прежде чем выбирать модель или проектировать промпты, запишите задачу пользователя простыми словами: что он пытается сделать, в каком контексте и что мешает сейчас?
Потом определите критерии успеха, которые можно измерить. Примеры: «сократить время на составление ответа с 12 до 4 минут», «снизить процент ошибок первичного ответа ниже 2%», «увеличить завершение формы на 10%». Если вы не можете измерить — вы не поймёте, помог ли ИИ.
Новички часто пытаются сделать всезнающего помощника. Для v1 выберите один шаг рабочего процесса, где ИИ добавляет явную ценность.
Хорошие v1 обычно:
Не менее важно явно перечислить, чего не будет в v1 (доп. инструменты, множественные источники данных, автоматизация пограничных случаев). Это делает объём реалистичным и ускоряет обучение.
Не все выводы требуют одинаковой точности.
Проведите эту грань заранее. Она определит, нужны ли строгие ограничения, цитаты, человеческое подтверждение или достаточно «помощника-черновика».
Удивительное число AI-проектов начинается с «давайте подключим LLM» и не отвечает на базовый вопрос: по сравнению с чем?
Если вы не задокументируете текущий рабочий процесс (или не создадите версию без ИИ), вы не поймёте, помогает ли модель, вредит ли она или просто перераспределяет работу. Команды начинают спорить на уровне мнений, а не метрик.
Начните с самого простого, что может сработать:
Эта базовая линия станет эталоном для точности, скорости и удовлетворённости пользователей. Она также покажет, какие части задачи действительно «языково-сложные», а какие — просто лишены структуры.
Выберите несколько измеримых результатов и отслеживайте их для базовой линии и для ИИ:
Если задача детерминирована (форматирование, валидации, маршрутизация, вычисления), ИИ может понадобиться только для небольшой части — например, для переформулировки тона — а правила сделают остальное. Сильная базовая линия делает это очевидным и не даёт ИИ-фиче превратиться в дорогое костылё.
Типичная ошибка новичка — «промпти до тех пор, пока не заработает»: подправил предложение, один раз получил хороший ответ и решил, что проблема решена. Но неструктурированные промпты часто ведут себя по-разному в разных пользовательских сценариях, пограничных случаях и при обновлениях моделей. То, что выглядело как победа, может превратиться в непредсказуемые выводы при реальных данных.
Вместо того чтобы надеяться, что модель «поняла», четко опишите задачу:
Это превращает размытый запрос в то, что можно тестировать и воспроизводить.
Для сложных случаев добавьте пару хороших примеров («когда пользователь спрашивает X, ответ должен выглядеть как Y») и по крайней мере один контрпример («не делайте Z»). Контрпримеры особенно полезны, чтобы сократить уверенные, но неверные ответы: придумывание чисел или ссылок на несуществующие документы.
Обращайтесь с промптами как с активами: храните их в контроле версий, дайте им имена и короткий чейнджлог (что изменилось, зачем, ожидаемый эффект). Когда качество меняется, вы сможете быстро откатиться — и перестанете спорить по памяти о «промпте, который был на прошлой неделе».
Типичная ошибка — спрашивать у LLM факты, специфичные для компании: текущие правила ценообразования, внутренние политики, последние планы по продукту или как команда поддержки решает пограничные случаи. Модель может ответить уверенно — и так и рождаются неверные указания в продукте.
Считайте LLM отличным в паттернах языка, резюме, переформулировках и рассуждении над предоставленным контекстом. Он не является живой базой данных вашей организации. Даже если во время обучения модель встречала похожие бизнесы, она не знает вашей текущей реальности.
Полезная модель:
Если ответ должен совпадать с вашей внутренней истиной — предоставьте эту правду.
Если вы добавляете RAG, делайте это как систему "покажи свои расчёты". Извлекайте конкретные отрывки из утверждённых источников и требуйте, чтобы ассистент ссылался на них. Если нельзя процитировать — не показывайте это как факт.
Это также меняет промпт: вместо «Какая у нас политика возврата?» спрашивайте «Используя приложенный фрагмент политики, объясните политику возврата и процитируйте релевантные строки.»
Постройте явное поведение при неопределённости: «Если вы не можете найти ответ в предоставленных источниках, скажите, что не знаете, и предложите шаги дальше.» Хорошие fallback’ы: ссылаться на передачу человеку, страницу поиска или краткий уточняющий вопрос. Это защищает пользователей и команду от последующей чистки уверенных ошибок.
RAG (retrieval-augmented generation) может быстро сделать приложение умнее: подключите документы, извлеките несколько релевантных кусочков и позвольте модели ответить. Ловушка новичка — предполагать, что извлечение автоматически означает точность.
Большинство провалов RAG — не «модель вдруг начала галлюцинировать», а система дала ей неправильный контекст.
Распространённые проблемы: плохое чанкование (разрыв идеи пополам, потеря определений), нерелевантное извлечение (топ-результаты по ключевым словам, но не по смыслу) и устаревшие документы (система цитирует политику прошлого квартала). Когда извлечённый контекст слаб, модель всё равно выдаст уверенный ответ — только якорь у него будет в шуме.
Относитесь к извлечению как к поиску: ему нужны контроли качества. Пара практических паттернов:
Если вашим приложением принимаются решения, пользователи должны проверять. Сделайте цитирование требованием продукта: каждое фактическое утверждение должно ссылаться на выдержку, название документа и дату последнего обновления. Показывайте источники в UI и делайте открытие ссылки на соответствующий раздел лёгким.
Два простых теста ловят много проблем:
Если система не может надёжно извлекать и цитировать — RAG добавляет сложности, но не доверия.
Многие команды выпускают фичу после пары «вроде бы хороших» демонстраций. Результат предсказуем: первые реальные пользователи встречаются с пограничными случаями, формат ломается, или модель уверенно отвечает неверно — и у вас нет способа измерить, насколько это плохо или улучшается.
Если вы не определили небольшой тестовый набор и несколько метрик, каждый правка промпта или апгрейд модели — лотерея. Можно исправить один сценарий и незаметно поломать пять других.
Вам не нужны тысячи примеров. Стартуйте с 30–100 реальных кейсов, отражающих, что пользователи на самом деле спрашивают, включая:
Храните ожидаемое «хорошее» поведение (ответ + требуемый формат + что делать при неуверенности).
Начните с трёх проверок, которые связаны с пользовательским опытом:
Добавьте простой релиз-гейт: ни одно изменение промпта/модели/конфигурации не выкатывается в прод, если не проходит тот же набор оценок. Даже лёгкий скрипт в CI достаточно, чтобы предотвратить «починили тут… и сломали там».
Если нужно место для старта, заведите простую чек-лист и держите рядом с процессом деплоя (см. /blog/llm-evaluation-basics).
Много разработок ИИ для новичков выглядит отлично в демо: один чистый промпт, один идеальный пример, один ожидаемый вывод. Проблема в том, что пользователи не ведут себя как демо-скрипты. Если вы тестируете только «хэппи-паты», вы выпустите то, что ломается при встрече с реальными вводами.
Сценарии, приближённые к продакшну, включают грязные данные, прерывания и непредсказуемое время. Ваш тестовый набор должен отражать реальное использование: настоящие вопросы пользователей, реальные документы и реальные ограничения (лимиты токенов, окна контекста, сетевые задержки).
Пограничные случаи — там, где сначала проявляются галлюцинации и проблемы надёжности. Обязательно тестируйте:
Одного удачного запроса недостаточно. Прогоните высокую конкуренцию, повторные попытки и замедленные ответы моделей. Измерьте p95 latency и убедитесь, что UX всё ещё имеет смысл, когда ответы занимают больше времени, чем ожидалось.
Модели могут таймаутить, retrieval может не вернуть ничего, API могут ограничивать частоту. Решите, что будет делать приложение в каждом случае: показывать состояние «не могу ответить», откатываться к простому решению, задать уточняющий вопрос или поставить задачу в очередь. Если состояния ошибок не спроектированы, пользователи будут думать «ИИ ошибся», а не «система вышла из строя».
Многие фичи с ИИ терпят не потому, что модель «плохая», а потому что интерфейс притворяется, что вывод всегда верен. Когда UI прячет неопределённость и ограничения, пользователи либо избыточно доверяют ИИ (и терпят последствия), либо перестают ему доверять вовсе.
Спроектируйте опыт так, чтобы проверять было легко и быстро. Полезные паттерны:
Если ваше приложение не может дать источники, скажите об этом прямо и сместите UX в сторону безопасных выводов (черновики, предложения, варианты), не авторитетных утверждений.
Если ввод неполный, не давайте уверенный ответ. Добавьте шаг, который задаёт один-два уточняющих вопроса («Какой регион?», «Какой временной интервал?», «Какой тон?»). Это снижает галлюцинации и даёт пользователю ощущение сотрудничества с системой.
Доверие растёт, когда пользователи понимают, что произойдёт и как восстановиться:
Цель — сделать корректность самым быстрым путём.
Многие проекты падают не из-за «плохой» модели, а потому что никто не решил, чего нельзя допустить. Если ваше приложение может давать вредоносные инструкции, раскрывать приватные данные или фабриковать чувствительные утверждения, у вас не просто проблема качества — у вас проблема доверия и ответственности.
Начните с простого правила «отказать или эскалировать» простым языком. Что приложение должно отклонять (инструкции по самоповреждению, незаконные действия, медицинские или юридические директивы, домогательства)? Что должно триггерить ручную проверку (изменения аккаунта, рекомендации с высоким риском, всё, что касается несовершеннолетних)? Эти правила должны исполняться в продукте, а не оставаться надеждой.
Считайте, что пользователи будут вставлять персональные данные в ваше приложение — имена, емейлы, счета, медицинские детали.
Минимизируйте сбор и избегайте хранения сырых входов без нужды. Редактируйте или токенизируйте чувствительные поля перед логированием или отправкой дальше. Запрашивайте явное согласие, если данные будут храниться, использоваться для обучения или передаваться третьим лицам.
Логи помогают дебажить, но сами по себе могут стать утечкой.
Задайте сроки хранения, ограничьте, кто может смотреть разговоры, разделите окружения (dev vs prod). Для рисковых приложений добавьте аудит и рабочие процессы ревью, чтобы можно было доказать, кто и почему получил доступ.
Безопасность, приватность и комплаенс — это продуктовые требования, а не бумажная волокита.
Обычная неожиданность для новичков: демо кажется мгновенным и дешёвым, а при реальной нагрузке всё становится медленным и дорогим. Обычно это происходит, потому что использование токенов, повторы и «просто переключитесь на более мощную модель» остаются без контроля.
Главные факторы часто предсказуемы:
Задайте явные бюджеты даже для прототипов:
Дизайн промптов и retrieval тоже должен избегать лишней пересылки текста: резюмируйте старые ходы разговора и прикрепляйте только несколько релевантных фрагментов, а не целые файлы.
Не оптимизируйте «стоимость за запрос». Оптимизируйте стоимость за успешную задачу (например, «тикет закрыт», «черновик принят», «вопрос отвечен с цитатой»). Два неудачных запроса с повторами дороже одного чуть более дорогого, но успешного.
Если вы проектируете тарифные планы, набросайте лимиты заранее (см. /pricing), чтобы производительность и экономика на единицу не стали проблемой в конце.
Многие собирают логи — и больше их не читают. Приложение медленно деградирует, пользователи обходят ограничения, а команда продолжает гадать, что не так.
Мониторинг должен отвечать: Что пытались сделать пользователи, где это сломалось и как они это исправили? Отслеживайте несколько высокосигнальных событий:
Эти сигналы дают больше пользы, чем только «сколько токенов использовано».
Добавьте лёгкий способ пометить плохие ответы (палец вниз + опциональная причина). Затем сделайте это операционным:
Со временем ваш набор для оценки станет «иммунной системой» продукта.
Создайте лёгкий процесс триажа, чтобы паттерны не терялись:
Мониторинг — это не доп. работа, а способ не выпускать одну и ту же багу в новой форме.
Если вы создаёте свою первую AI-фичу, не пытайтесь «перехитрить» модель. Делайте продуктовые и инженерные решения очевидными, тестируемыми и повторяемыми.
Включите четыре вещи:
Стартуйте с минимального рабочего процесса, который может быть корректным.
Определите разрешённые действия, требуйте структурированных ответов по возможности и добавьте «Не знаю / нужно больше данных» как валидный исход. Если используете RAG — держите систему узкой: мало источников, строгая фильтрация и явные цитаты.
Если вы работаете в Koder.ai, полезный паттерн — начинать в Planning Mode (чтобы рабочий процесс, источники данных и правила отказа были явными), затем итеративно менять и полагаться на снимки + откат, когда изменение промпта или извлечения вносит регрессии.
Перед выкатом проверьте:
Когда качество низкое, чините в таком порядке:
Это делает прогресс измеримым и предотвращает «случайные правки промптов» как стратегию.
Если хотите быстрее выпускать без перестройки стека, выбирайте инструменты, которые поддерживают быструю итерацию и чистую передачу в прод. Например, Koder.ai может генерировать React-фронтенды, Go-бэкенды и схемы PostgreSQL из чата, при этом позволяя экспортировать код и деплоить с собственными доменами — удобно, когда ИИ-фича переходит из прототипа в функционал, от которого зависят пользователи.
Начните с формулировки «работы, которую нужно выполнить» простыми словами и определите измеримые критерии успеха (например, сэкономленное время, снижение ошибок, повышение процента завершения). Затем выберите узкий шаг v1 в существующем рабочем процессе и явно перечислите, что вы не собираетесь включать сразу.
Если вы не можете измерить «лучше», вы будете оптимизировать демо, а не результаты.
Базовый уровень — это ваш «контроль» без ИИ (или с минимальным ИИ), чтобы сравнивать точность, скорость и удовлетворённость пользователей.
Практические примеры баз:
Без базового уровня вы не сможете доказать ROI или понять, не ухудшает ли ИИ рабочий процесс.
Пишите промпты как требования к продукту:
Затем добавьте пару примеров и как минимум один контрпример «не делать так». Это делает поведение тестируемым, а не зависящим от интуиции.
Считайте, что модель не знает ваших актуальных правил, цен, дорожной карты или истории клиентов.
Если ответ должен соответствовать внутренней правде, вы обязаны предоставить эту правду через утверждённый контекст (документы, результаты из БД или извлечённые фрагменты) и требовать, чтобы модель цитировала источник. Иначе вводите безопасный fallback: «Я не знаю на основе предоставленных источников — вот как проверить».
Потому что извлечение само по себе не гарантирует релевантности. Частые ошибки: плохое разбиение на куски, поиск по ключевым словам вместо смысла, устаревшие документы и кормление модели множеством низкокачественных фрагментов.
Повысить доверие можно так:
Если нельзя сослаться — не выдавайте это как факт.
Начните с небольшой репрезентативной выборки для оценки (30–100 кейсов), включая:
Отслеживайте простые проверки:
Демо покрывает «хэппи-паты», но реальные пользователи приносят:
Спроектируйте явные состояния отказа (нет результатов извлечения, таймауты, лимиты), чтобы приложение деградировало грациозно, а не возвращало бессмыслицу или молчало.
Сделайте проверку быстрым и простым действием:
Цель — сделать безопасное поведение также и наиболее лёгким для пользователя.
Решите заранее, чего приложение не должно делать, и закрепите это в продукте:
Это продуктовые требования, а не «потом» для комплаенса.
Основные драйверы — длина контекста, вызовы инструментов, многошаговые цепочки и повторы/фоллбеки.
Зафиксируйте ограничения в коде:
Оптимизируйте не «стоимость за запрос», а «стоимость за успешную задачу»: два неудачных запроса дороже одного рабочего.
Прогоняйте её перед каждым изменением промпта/модели/конфигурации, чтобы избежать скрытых регрессий.
