Универсального ответа на этот вопрос нет, тут все зависит от задачи, которую вы планируете решать.
Например, бота для нашего курса «Эффективный старт проекта» мы создавали и обучали 3 месяца. При этом основная работа была не в разработке, т.к. мы настраивали нейропомощника на основе одного из типовых шаблонов ПРИИСКа. Основное время было потрачено на обучение, тестирование и проверку качества ответов. Для нас было важно, чтобы ответы нейропомощника были выверенными и методологически верными, без фантазий. А проверка домашних заданий слушателей с помощью ИИ по качеству не отличалась от ручной проверки экспертом, и даже превосходила этого эксперта.
Если посмотреть календарные планы проектов, которые мы ведем, то средняя продолжительность работ от согласования технического задания до начала опытной эксплуатации тоже будет в пределах 1 – 3 месяцев.
Но это не значит, что сделать нейропомощника за 30 минут нельзя :). Например, в рамках учебного курса по ПРИИСКу пользователь создает рабочий вариант нейропомощника за 15 минут.
Здесь важно понять, что работа с контентом для нейропомощника не менее и даже более важна, чем технические работы. И от того, насколько качественно они сделаны, зависит качество и точность ответов.
Что влияет на качество ответов:
- Наличие и качество информации в базе знаний и правильность ее структуризации: правильность разбиения на фрагменты (чанки) наличие сокращений, разбор таблиц и пр.;
- Качество промптов (запросов), формируемых для отправки в искусственный интеллект. Промпт может существенно влиять на содержание ответов ИИ, может помогать пользователю получить хороший ответ, или не помогать или помогать не так хорошо, как можно было бы;
- Качество работы ИИ: факт, что ИИ может галлюцинировать, то есть выдумывать ответы. Но на качество ответов (в том числе на полноту, точность ответов) влияют и параметры LLM, и параметры «железа», на котором она работает.