Предыстория
Несколько дней назад я разворачивал микросервис на FastAPI, который принимает JSON и генерирует DOCX-отчёты с текстом и таблицами. Это была часть моей автоматизации по созданию ИИ-аналитика.
На тестовом стенде (Replit) всё работало идеально, но после деплоя на мой VPS начались странности: сервер возвращал либо ошибки 422, либо битые файлы с мусорными таблицами.
Самое парадоксальное - код на тестовом и продакшен-серверах был идентичен, HTTP-запросы отправлялись одинаковые. Казалось бы, классическая задача для ИИ-помощника. Естественно, первым делом пошел к GPT.
Системная проблема GPT
Но я столкнулся с фундаментальной проблемой этой модели: когда задача требовала комплексной диагностики, llm упорно вела меня по ложному пути.
Что в основном предлагал GPT:
- Менять формат HTTP-запросов
- Править серверный код
Что я ему повторял: "Код одинаковый! Запросы одинаковые! На тестовом стенде все работает!"
Но GPT игнорировал эти ключевые факты и продолжал генерировать поверхностные решения. Это продолжалось на протяжении 3 часов.
Момент истины с DeepSeek
Практически с ходу он:
- Попросил сравнить окружения на тестовом и продакшен-серверах
- Обнаружил, что в Docker-контейнере на VPS вообще не было установленных пакетов FastAPI!
- Предложил пересобрать контейнер с зависимостями
Решение заняло 15 минут. После пересборки контейнера сервис заработал идеально с тем же самым JSON, который "не работал" минутами ранее.
Анализ: почему GPT провалился
Миф: "GPT достиг уровня эксперта во многих областях" (Источники: OpenAI , The Verge, WIRED)
Реальность: LLM склонна к поверхностному анализу и часто:
- Игнорирует очевидные факты, даже если на них указывают
- Плохо работает с причинно-следственными связями
- "Чинит видимое" вместо глубинной диагностики
- Не может выйти за рамки шаблонного мышления
Итог и практический лайфхак
ЕСЛИ GPT не может решить вашу задачу более 1-2 часов, БЕГИТЕ к другой LLM - DeepSeek, Gemini, Claude, Grok.
Описывайте им заново контекст проблемы, все ваши наблюдения, прикрепляйте файлы, изображения - ВСЕ, что поможет модели полностью понять общую картину. И с высокой долей вероятности, ваша проблема будет решена даже бесплатными и более доступными (но не менее умными) моделями, такими как DeepSeek.
GPT - периодически показывает себя не плохо, но он - не панацея. Более того, на него опасно полагаться в критически важных задачах. Всегда используйте несколько ИИ для перекрёстной проверки.
P.S.
Если хотите более подробно прочитать о моем микро сервисе и процедуре его разработки и отладки: Создал микросервис с API для генерации Word-отчетов📄(с таблицами) из JSON: делюсь хардкорным опытом
Если у Вас есть вопросы по n8n, автоматизациям, разработке простых приложений с помощью ИИ и их деплою, пишите в ТГ. Буду рад помочь! https://t.me/evgen1992_1992