Как ChatLogix превращает переписки в Telegram в структурированную базу знаний

2025-10-20 15:58:44 Время чтения 5 мин 286

Telegram стал главной площадкой для профессиональных сообществ. В сотнях комьюнити ежедневно рождаются тысячи сообщений, среди которых кейсы, рекомендации, разборы. Но уже через несколько часов большинство из них исчезают в истории. Чат наполняется обсуждениями, среди которых практически невозможно найти полезную информацию, особенно если она была в виде скрина, или упоминалась в аудио- и видеоконтенте. Вместе с командой ChatLogix мы разработали интеллектуального бота «цифрового архивариуса» для Telegram-сообществ.

В статье:

  1. Задача проекта.
  2. Решение.
  3. Результаты для бизнеса.
  4. Вывод по окончании проекта.

Задача клиента

ChatLogix — технологический стартап, создающий AI-решения для управления знаниями в профессиональных сообществах. Основная площадка, где живут такие сообщества, — Telegram. Здесь активные чаты на тысячи участников ежедневно генерируют огромный поток сообщений, важную информацию в которых практически невозможно найти.

Основные трудности:

  1. до 95% полезного контента терялось в истории чатов;
  2. отсутствовала возможность найти обсуждение недельной давности;
  3. на одно полезное сообщение приходилось до 50 нерелевантных;
  4. информация была разбросана по разным веткам обсуждений;
  5. скриншоты, документы и голосовые индексировались;
  6. запросы, предложения и экспертиза были перемешаны в хаотичном потоке;
  7. одни и те же вопросы обсуждались по кругу из-за отсутствия доступной базы знаний.

Команда искала способ превратить чаты в Telegram из потока обсуждений в рабочий инструмент управления знаниями и коллективной экспертизы.

Решение: интеллектуальный чат-бот для telegram

Мы создали интеллектуального чат-бота для Telegram, который работает как цифровой «архивариус» сообществ. Его задача не просто сохранять сообщения, а понимать их смысл, структурировать поток и превращать обсуждения в рабочую базу знаний в Notion.

Что умеет бот:

  1. Понимать контекст. LLM-модели анализируют обсуждения, выявляют ключевые идеи, выделяют экспертов и формируют тематические дайджесты.
  2. Создавать базы знаний. Вся ценная информация автоматически переносится в Notion в структурированном виде, от ссылок и рекомендаций до целых досок объявлений.
  3. Работать с мультимедиа. Img2Txt-модели извлекают данные из скриншотов и документов; голосовые сообщения также индексируются.
  4. Генерировать материалы. На основе обсуждений бот готовит полноценные статьи, а по итогам вебинаров формирует структурированные конспекты.
  5. Поддерживать навигацию. Пользователи могут быстро находить старые дискуссии, не перелистывая тысячи сообщений

Таким образом, ChatLogix не только фиксирует поток, но и создаёт живую базу знаний, которая постоянно обновляется вместе с развитием сообщества.

Реализация

Начали с анализа того, как именно пользователи обмениваются знаниями в Telegram-чатах: какие форматы сообщений чаще всего содержат ценную информацию, как выглядят ветки обсуждений, что обычно теряется в потоке.

Дальше собрали технический стек:

  1. LLM (Large Language Models) — для понимания контекста и выделения ключевых смыслов из неструктурированного потока сообщений.
  2. Img2Txt-модели — для извлечения данных из скриншотов и документов.
  3. Python — для сборки чат-бота и интеграции с Telegram API и Notion.

Функциональные модули бота:

  1. Сбор данных. Подключение к чату и фильтрация сообщений по релевантности.
  2. Анализ. Семантическая обработка текстов, извлечение ссылок, кейсов, рекомендаций.
  3. Структурирование. Автоматическое обновление базы знаний в Notion: например, создание доски объявлений с запросами на услуги, которая пополняется в реальном времени.
  4. Дайджесты. Ежедневная рассылка ключевых тем и экспертиз в удобном формате.
  5. Автоматическая генерация статей и биографий. На основе активности участников формируются материалы, которые помогают удерживать ценность контента вдолгую.

Бот был протестирован в профессиональных сообществах предпринимателей, где объём сообщений особенно высок. После пилота систему адаптировали под разные сценарии: от поддержки образовательных групп до экспертных чатов по IT и маркетингу.

Результаты для бизнеса

Запуск ChatLogix дал измеримый эффект для профессиональных сообществ в Telegram:

  1. 7500+ активных установок чат-бота в разных сообществах.
  2. Создано более 1000 структурированных баз данных в Notion на основе сообщений участников.
  3. Снижение повторяющихся вопросов на 30% благодаря доступной базе знаний.
  4. Повысилась вовлечённость, ценный контент перестал теряться и стал работать как долгосрочный актив.
  5. Участники получили инструмент для быстрой навигации по накопленной экспертизе, а администраторы — возможность показывать реальную ценность своих сообществ.

ChatLogix решает проблему, которая есть у большинства активных Telegram-сообществ: ценные знания больше не теряются в потоке сообщений. Система автоматизирует сбор, анализ и структурирование информации, превращая её в рабочую базу знаний.

Для администраторов это — снижение шума, прозрачная демонстрация ценности сообщества и экономия времени на модерацию. Для участников — удобный доступ к экспертизе и сокращение повторяющихся вопросов. Мы готовы показать, как автоматизировать этот процесс и повысить качество результатов, напишите на почту sergey.ershov@haiku.dev или в телеграм @Ershovsa.