Как делают умных AI-ботов для сайтов и сколько это реально стоит в 2026?
Многие думают, чтобы обучить свою LLM нужны миллионы и дата-центры.
Спойлер: нет.
В 2026 почти умные боты работают не через обучение модели, а через RAG.
RAG простыми словами:
Модель ничего не учит. Она просто умеет хорошо читать.
Ты берёшь:
-тексты сайта
-документацию
-статьи
-FAQ
-инструкции
Разбиваешь их на кусочки, складываешь в умную базу и в момент вопроса модель:
-ищет нужные куски
-читает их
-отвечает так, как будто она это знала всегда
Модель ничего не «помнит».
Она каждый раз смотрит в твои знания.
Почему это гениально:
не нужно переобучать модель
обновил сайт и бот сразу умнее
нет галлюцинаций из воздуха
ответы всегда из твоих данных
Теперь про деньги. Самое интересное. В 2026 всё чаще используют бесплатные open-source LLM на своём сервере, без API и оплаты за запросы.
Минимальный рабочий сетап:
-бесплатная LLM, крутится локально
-RAG база (векторное хранилище)
-сервер
-Telegram или web-чат
По деньгам в месяц:
-сервер с CPU: 10–20$
или сервер с GPU для комфорта: 40–80$
-база знаний: 0–5$
-запросы к модели: 0$
Итого: 20–40$ в месяц для простого бота
или до 80$ если нужен запас по скорости и качеству.
Ты платишь не за каждый вопрос. Ты платишь за то, что сервер просто работает.
Что умеет такой бот:
-отвечает на вопросы пользователей
-знает контент сайта лучше автора
-не устаёт
-не врёт если данные хорошие
-спокойно работает 24/7
Это не «искусственный интеллект будущего».
Это обычный рабочий инструмент настоящего.
И самое вкусное: 99% компаний до сих пор думают, что AI это сложно и дорого.
А на деле это:
-хорошо организованные данные
-плюс бесплатная модель
-плюс немного сервера.
🔤
сайт |
видео |
полезные ссылки
😍
Подпишись на канал
🔤
🔍
DYOR
#ai #ии #rag #llm
