Как сгенерировать искусственный интеллект?

«Сгенерировать искусственный интеллект» на практике означает две разные вещи, и от этого зависит весь план действий. Первый вариант — обучить модель с нуля: собрать датасет в миллиарды примеров, арендовать кластер видеокарт на месяцы и держать команду дата-сайентистов. Это дорого и небыстро, и даже крупные компании сейчас редко идут этим путем, проще взять готовую архитектуру и дообучить ее под свою задачу.

Второй вариант, и это как раз то, что обычно имеют в виду, говоря «собрал ИИ за вечер», взять готовую модель через API и построить вокруг нее свой продукт. Модель (GPT, DeepSeek, YandexGPT, GigaChat) уже умеет понимать язык и рассуждать, ваша задача — настроить ее под конкретную нишу: свои правила, своя база знаний, свой интерфейс.

Для вашей идеи сервиса разумный порядок такой:

• сузьте задачу до конкретной функции (не «умный помощник», а, например, «отвечает на вопросы клиентов по каталогу товаров»);
• выберите модель по API и проверьте на паре десятков реальных вопросов, справляется ли она без доработки;
• если модель должна опираться на ваши документы или базу товаров, а не только на общие знания, подключите поиск по своим данным (это называется RAG), тогда она не будет путать факты;
• заверните все в простой интерфейс: сайт, телеграм-бот или виджет на существующей странице.

Дообучение собственной модели имеет смысл, только если у вас узкая специфика (медицина, юриспруденция, специфичный технический язык) и достаточно данных для обучения. Счет тогда идет на недели работы инженера по машинному обучению, а не на вечер, но и это все равно на порядок дешевле, чем создание модели с нуля.