Довіряєте рішення тільки одній нейромережі? Якщо так – у вас можуть виникнути проблеми. Особливо коли йдеться про бізнес-рішення.

З моменту появи ChatGPT від OpenAI штучний інтелект став невід’ємною частиною повсякденного життя мільйонів людей. Але чи достатньо покладатися на відповіді лише однієї моделі? Досвід показує – ні.

У цій статті розповім, як створити власну “раду директорів” зі штучного інтелекту на базі n8n, яка об’єднає найкращі AI-моделі та надасть вам синтез їхніх думок за один запит.

Проблема однієї нейромережі

Коли ти починаєш активно використовувати ChatGPT або Claude, спочатку все йде чудово. Ти пишеш промпти, налаштовуєш поведінку моделі, забороняєш щось робити, вказуєш конкретний формат відповідей. Здається, що ви з AI почали розуміти одне одного.

Але потім починаються галюцинації. Відповіді стають менш якісними. Ти переходиш на іншу модель – Claude, проробляєш ту саму роботу з налаштуванням. І через деякий час зустрічаєшся з тією самою проблемою.

Швидко стає зрозумілим: різні нейромережі дають різні відповіді. Більше того – одна й та сама модель на одне питання може дати 10 різних відповідей.

Рішення? Почати міксувати моделі між собою. Задавати одні й ті самі питання різним нейромережам, обмінювати їхні відповіді, шукати середину між різними точками зору.

Концепція від Андрія Карпаті

Наприкінці 2024 року Андрій Карпаті – словацько-канадський вчений, колишній директор зі штучного інтелекту в Tesla Autopilot Vision та співзасновник OpenAI – випустив у GitHub проект під назвою “LLM Рада директорів”.

Він описує це як “хобі на вихідних”, але концепція виявилася надзвичайно цікавою і робочою.

Хто такий Андрій Карпаті?

• Займав посаду директора зі штучного інтелекту в компанії Tesla
• Співзасновник та колишній співробітник OpenAI
• Спеціалізується на глибокому навчанні та комп’ютерному зорі

Людина з глибокою експертизою у сфері AI.

Чому потрібна “рада директорів” з AI

Карпаті пояснює необхідність такого підходу кількома факторами:

Кожна модель унікальна:

• Тренується на власних наборах даних
• Проходить додаткове дотюнінговування після тренування
• Використовує різні внутрішні промпти
• Має унікальну архітектуру та алгоритми роботи

Все це допомагає нейромережам дивитися під різними кутами зору на одне й те саме питання.

Карпаті за один стіл усадив найкращі моделі від Google, OpenAI, Anthropic та Grok. Він дає їм завдання, вони його обговорюють, обдумують і видають відповідь.

Як працює рада директорів зі штучного інтелекту

Механіка роботи виглядає так:

1. Ви пишете один запит
2. Цей запит потрапляє на всі нейромережі одразу
3. Вони дають свої відповіді
4. Відповіді міксуються між собою і надаються нейромережам для оцінки
5. Моделі оцінюють і свою відповідь, і відповіді інших
6. Результати підсумовуються
7. На третьому кроці все передається “голові ради”, який аналізує всі відповіді та викристалізовує одну підсумовану відповідь

Результат: за лічені секунди ви отримуєте синтез розмірковувань найкращих моделей штучного інтелекту.

Реалізація в n8n: технічний огляд

Я витратив вихідні, щоб втілити цю концепцію в проекти на базі n8n. Ось як виглядає потік роботи:

Етап 1: Вхідний запит

Точка входу може бути будь-якою:

• Telegram
• Gmail
• WhatsApp
• Slack
• Або просто чат

У моєму прикладі я використовую OpenRouter – це зручно, тому що достатньо підключити одну ноду, а далі просто вибираєш потрібну модель AI. OpenRouter бере комісію за надання доступу до всіх моделей через один API, але це виправдано зручністю.

Альтернатива: налаштувати окремо Gemini, Claude та OpenAI – це вигідніше, але потребує більше часу на налаштування.

Етап 2: Паралельний запит до всіх моделей

Запит одночасно надсилається до всіх нейромереж:

• OpenAI (ChatGPT)
• Anthropic (Claude)
• Google (Gemini)
• Grok

Кожна модель дає відповідь на питання так, як вона це бачить.

Етап 3: Анонімізація відповідей

Критично важливий крок. Ми беремо відповіді від кожної нейромережі та анонімізуємо їх – шифруємо, щоб на наступних етапах не було упередженого ставлення моделі до власної відповіді.

Всі анонімізовані відповіді об’єднуються в одну структуру та передаються на третій рівень.

Етап 4: Оцінка відповідей

Ті самі нейромережі оцінюють чотири відповіді, отримані на попередньому кроці. Важливо: вони не знають, яка відповідь від якої моделі.

Завдання на цьому етапі:

• Проаналізувати потужність аргументів
• Синтезувати найкраще
• Вибрати найсильніше розмірковування

Етап 5: Ранжування

Відповіді ранжуються відповідно до якості – від найкращої до найгіршої. При цьому не дається жодних упереджених коментарів типу “зверни увагу на цю модель” або “перше місце важливіше”.

Кристалізовані та оцінені відповіді передаються на фінальний етап.

Етап 6: Голова ради

Тут обирається найсучасніша та найпотужніша модель. Я тестував і Claude, і Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental – обидві показали відмінні результати.

Голова ради:

• Оцінює всі відповіді
• Вибирає найпотужніші аргументи
• Обирає форму подачі
• Надає фінальний результат

Переваги системи

За один запит ви отримуєте:

• Синтез найкращих думок від усіх потужних нейромереж
• Обґрунтовану відповідь з різних перспектив
• Збалансоване рішення без упередженості однієї моделі

Вартість

Одна відповідь обходиться приблизно в 20-30 центів. Завдяки OpenRouter легко рахувати витрати – не треба ходити по різних платформах і збирати дані.

Пам’ять

У базовій реалізації модель відповідає тільки на одне питання, бо немає власної пам’яті. Але дуже легко додати базову пам’ять на кілька запитань – після отримання загальної відповіді можна задавати уточнюючі питання.

Обмеження та реалістичні очікування

Важливо розуміти: це не замінить людину. Особливо вузького фахівця в конкретній галузі. Людина може фантазувати та вигадувати якісно нове, що рухає вперед.

Проте концепція ради директорів може:

• Дуже якісно вплинути на управлінські рішення
• Надати глибшу пораду порівняно з однією моделлю
• Розширити контекст і бачення питання
• Допомогти знайти збалансоване рішення

Якщо вам потрібна якісна порада, а зазвичай ми звикли одразу йти в одну модель – цей формат може вас посилити ще більше.

Як почати використовувати

Blueprint для цього проекту доступний безкоштовно. Ви можете завантажити його та адаптувати під свої потреби.

Варіанти інтеграції

Систему можна прикрутити куди завгодно:

• Telegram-бот для команди
• Slack-інтеграція для робочих питань
• Gmail для аналізу листів
• WhatsApp для швидких консультацій

Ключові висновки

Штучний інтелект – це інструмент, який дуже сильно розв’язує руки. Але покладатися на одну модель у бізнес-рішеннях ризиковано.

Головні тези:

• Різні AI-моделі дають різні відповіді на одне питання
• Концепція “ради директорів” дозволяє отримати синтез найкращих думок
• Система з п’яти етапів забезпечує об’єктивну оцінку через анонімізацію
• Вартість одного запиту – 20-30 центів
• Реалізація в n8n займає один вихідний

Чи забере AI вашу роботу? Швидше за все, ні. Але її можуть забрати люди, які активно вміють користуватись штучним інтелектом та застосовувати його. Це як третя, четверта і п’ята рука, яка виростає у людини.

Використовуйте AI з розумом. Створюйте системи, які підсилюють ваші можливості. І майте на меті отримати не просто відповідь, а найкращу відповідь з усіх можливих.