Безопасная сделка - Гарант

AI-архитектор vs AI-копирайтер: почему LLM в продакшене — это не генерация текста, а проектирование decision trees (на примере deal-flow’а)

AI-архитектор vs AI-копирайтер: почему LLM в продакшене — это не генерация текста, а проектирование decision trees (на примере deal-flow’а)

92% компаний используют LLM как замену копирайтеру. И получают:

  • Шаблонные email’ы
  • “Умные” FAQ без контекста
  • Чат-боты, которые спрашивают: “Вы имели в виду…?”

Это — AI-копирайтер. Он экономит время, но не создаёт ценность.

AI-архитектор — это иначе.

Он не генерирует текст. Он оркестрирует решения. Его output — не параграф, а **decision tree**:

if (user.deals > 5 && user.risk_score < 0.2) { terms.deposit = "10%"; terms.arbitration = "optional"; flow.steps = ["confirm", "pay", "release"]; } else if (user.geo in ["BR", "MX"] && asset.type == "fiat") { terms.deposit = "50%"; terms.verification = "Pix proof required"; flow.steps = ["confirm", "proof", "pay", "release"]; } else { terms.deposit = "100%"; terms.arbitration = "mandatory"; flow.steps = ["confirm", "pay", "seller_action", "arbitration_check", "release"]; }

Пример: deal-flow из 14 шагов, управляемый LLM

В экосистеме @Ai_Synapsebot LLM (Llama-3 8B, quantized) работает локально. Его задачи:

  1. Классификация intent’а: “хочу продать NFT” → NFT_SALE
  2. Оценка риска: на основе wallet, geo, поведения
  3. Генерация условий: не шаблон, а параметрический контракт
  4. Выбор flow’а: 3 варианта в зависимости от риска
  5. Генерация арбитражных правил: “если delivery не подтверждён за 24ч → refund”
  6. Анализ апелляций: NLP + кластеризация по типу спора

Почему локально? Зачем не OpenAI API?

2025-12-11 16:27