Система экстренных оповещений на 15 тысяч пользователей: LLM, PostGIS, Qdrant и Telegram

В статье описывается архитектура системы экстренного оповещения, обслуживающей 15 тысяч пользователей. Основная инженерная задача заключалась в автоматизации обработки неструктурированных данных из сотен Telegram-каналов без привлечения ручной модерации. Для решения этой задачи авторы создали конвейер на базе LLM, который классифицирует события, определяет их локацию, формирует краткое описание и устраняет дубликаты. Технологический стек включает PostGIS для работы с геоданными и векторную базу данных Qdrant для семантического поиска. Система также использует краудсорсинг: пользователи могут самостоятельно сообщать о событиях и верифицировать сообщения других участников. Такой подход позволил создать масштабируемое решение, способное функционировать в круглосуточном режиме, обеспечивая оперативную доставку критически важной информации конечным потребителям.