Как я создаю ИИ-память на основе переписки в Telegram

Автор статьи делится опытом разработки автоматизированного сервиса, который превращает историю переписки в Telegram в структурированную базу знаний. Система работает по расписанию: ночью сервер выгружает новые сообщения из выбранных чатов, после чего специализированный воркер обрабатывает данные с помощью LLM (DeepSeek). Информация сегментируется, извлекается в виде фактов и сохраняется в удобном для поиска формате markdown. Основная ценность проекта заключается не только в хранении архива, но и в возможности семантического поиска: пользователь может задать вопрос о прошлых договоренностях и получить точный ответ со ссылкой на конкретное сообщение. Автор подчеркивает, что большая часть работы при создании такого инструмента была связана не с настройкой нейросетей, а с проектированием архитектуры обработки данных, обеспечением стабильности конвейера и интеграцией с API мессенджера. Этот проект демонстрирует практическое применение генеративного ИИ для личной продуктивности и управления знаниями.