Fullstack-розробник Владислав Гаркуша поділився досвідом інтеграції штучного інтелекту (ШІ) для інтернет-магазину та розповів про труднощі, через які ледь не втратив самоконтроль.
IT-фахівець давно планував створити інтелектуального чат-бота для онлайн-магазину взуття. Початковий етап був досить простим: Владислав зареєструвався на платформі автоматизації n8n, підготував необхідний промпт та налаштував базову логіку. Далі він створив проміжний сервер на фреймворку Next.js для прямого звернення до n8n, де як основна мовна модель була підключена GPT-5mini.
Однак під час тестування розробник зіткнувся з проблемою, яка знайома багатьом творцям рішень на базі ШІ.
«Я трохи не з’їхав з глузду. Спочатку все було добре, але потім почалося те, про що кажуть багато вайбкодерів — токени! Вся ця система почала споживати дуже багато токенів», — поділився Владислав у LinkedIn.
Щоб оптимізувати витрати ресурсів, розробник спершу впровадив обмеження: 6 повідомлень на 30 хвилин. Проте виявилося, що виключно фронтенд-рішення недостатньо для повноцінного захисту та контролю.
«На фронті цього було замало, тому довелося робити все «як у людини»: створив роутер, який звертається до n8n і повертає мені потрібні товари, а також додав ліміт на бекенді. Потім зменшив контекст та скоротив response до того, що реально потрібно», — пояснив IT-фахівець.
За словами Владислава, завдання, яке планувалося виконати приблизно за дві години, у підсумку зайняло пів дня інтенсивної роботи.
Попри виниклі складнощі та суттєве коригування термінів, розробник позитивно оцінює цей кейс. Завдяки оптимізації архітектури йому вдалося отримати цінний практичний досвід та досягти бажаного результату.