Аналіз чату в телеграм з чатом GPT

Мій підхід полягає у створенні не повноцінного бота, а аналітичного скрипта на Python, який виконує лише необхідну функцію: збір, класифікацію та прогнозування попиту на техніку.

Максимально простий спосіб це збирати всі нові повідомлення в базу, а потім робити графіки на основі зібранної інформації.
Для аналізу можна використовувати ШІ.
Реалізую це за скромну ціну, бо потрібні відгуки на мій порожній профіль.

Михайле, добрий день.
Маю великий досвід у роботі зі штучним інтелектом, тож без проблем зроблю для вас таку програму.

Термін: 1 день
Вартість: 850 гривень

Пишіть, обговоримо деталі.

Доброго дня!Готов виконати цей проект. Великий досвiд розробки рiзноманiтних додаткiв

Вітаю, можу зробити вам бота який буде працювати на пайтон, та моніторити потрібні вам чати, І через Gemini API буде все аналізувати і кидати звіти.

Вітаю! Зможу реалізувати. Відпишіть в приват щоб обговорити всі деталі. Буду рад співпраці!

Маю подібний проєкт з аналітики Telegram-чатів за допомогою GPT. Можна переглянути приклад роботи в портфоліо: https://freelancehunt.com/showcase/work/analizator-produktivnosti-pratsivnikiv-na-osnovi/1992126.html .

У цьому рішенні бот аналізує повідомлення співробітників, робить змістовні висновки та формує звіти. За аналогією можу адаптувати систему під вашу задачу — відстеження запитів на конкретні моделі техніки та формування аналітики щодо інтересу до товарів і категорій.

Варто врахувати, що використання GPT підвищує як вартість реалізації, так і регулярні витрати на роботу моделі.

Як альтернативу можу запропонувати спрощений варіант без GPT — аналіз семантики тексту, ключових слів та фраз із виявленням заданих закономірностей. Це буде значно економнішим рішенням та оптимальним у межах обмеженого бюджету.

Готовий проконсультувати вас, після чого визначимо найдоцільніший підхід та узгодимо подальшу реалізацію.

Вітаю!

Розробляю ботів для телеграму на NodeJS. Маю досвід з OpenAI. Готовий взятися. Пишіть, обговоримо.

Добрий день, для розрахунку частоти слів в чаті не треба ШІ, достатньо математики. Якщо прогноз попиту залежить від частоти запитів - то і це можна рахувати.
Чат ваш?

Привіт!
Зроблю легкий і надійний сервіс, який автоматично аналізує ваш оптовий чат у Telegram: рахує запити за моделями, показує топи та динаміку 1/7/30, дає короткий прогноз на 7 днів. Без громіздких функцій і без зайвих сервісів — акуратна стабільність і чисті звіти.

✅ збір повідомлень (бот/юзер-акаунт), нормалізація моделей/синонімів
✅ звіти в Telegram/Google Sheets: топ-10, дельти, алерти по сплескам
✅ простий прогноз «зростає/падає» + довірчий коридор
✅ економний режим: локальна БД/CSV, прозорі логи

Готовий почати сьогодні — покажу перший живий звіт по вашому чату в тест-каналі.

Показати оригінал

Перекласти

Добрий день!
Можу реалізувати для вас просте та бюджетне рішення для аналізу Telegram-чату з оптовиками техніки.

Що буде зроблено
1. Парсер чату Telegram
• Підключення до чату через Telegram API або Telegram Export.
• Автоматичний збір усіх нових повідомлень.
2. Аналіз штучним інтелектом
• Виявлення назв моделей техніки у запитах.
… • Підрахунок скільки разів згадували кожну модель.
• Визначення циклічності: в які дні/години найбільше запитів.
• Побудова прогнозу попиту (які моделі будуть актуальні найближчим часом).
3. Проста панель або Google Sheet
• Дані автоматично оновлюються.
• Таблиця: модель – кількість запитів – динаміка – прогноз попиту.
• Графіки (популярність за тиждень/місяць).
4. Абсолютно бюджетне рішення
• Google Sheets + Telegram бот + дешевого AI (без дорогих серверів).
• Мінімальні витрати на підтримку.

⸻

Вартість

1 500 – 2 000 грн за повноцінний MVP-варіант (парсер + аналіз + таблиця/дашборд).

⸻

Термін виконання

1–2 дні (повністю робочий прототип).

⸻

Що потрібно від вас
• Доступ до чату (через бот або запрошення).
• Список моделей (не обов’язково, але пришвидшить навчання).

Вітаю. Займаюсь розробкою ботів та автоматизацією на Python. Треба розуміти, що "прогнозування з ШІ" - це складно і дорого, а "обмежений бюджет" вимагає простого рішення.

Пропоную 2 шляхи:

1. Швидкий MVP (під бюджет): Створюємо простого бота, який рахує запити на моделі за ключовими словами (наприклад, "шукаю iPhone 15 Pro"). Ви одразу бачите кількість запитів та циклічність (наприклад, у Google Таблиці).
Результат: дешево, швидко, дає 80% потрібної статистики.

2. Повний аналіз (ШІ + Прогноз): Це значно складніше. Потрібно:
а) Підключити платний ШІ (типу GPT) для "розуміння" кожного повідомлення.
… б) Найняти аналітика даних (Data Scientist) для "прогнозування", після того, як ми зберемо дані за кілька місяців (це можна зробити і через використання ШІ, але об'єм даних для такого аналізу необхідний набагато більший).
Результат: довго, дорого, але дає 100% глибини.

Пропоную почати з варіанту 1. Ви отримаєте цінність миттєво і почнете збирати дані, необхідні для майбутніх прогнозів.

Вказую термін і ціну для першого варіанту. Готовий обговорити деталі.

Доброго ранку, дуже схожий проект вже є!
Зробимо все ідеально)

Мій бот аналізує телеграм канали на нові пости (тема телеграм каналів - новини), пропускає через нейронку та видає проаналізовані новини на наступні фактори:

Важливість, на які сфери впливає, тощо. Тобто Тз досить схоже.

Я вже знаю як реалізовати ваш кейс, потрібно лише побачити як виглядає цей чат.

… Давайте співпрацювати)

Доброго дня.
Можна підключити OpenAI.
Ботом (якщо чат ваш), або юзер ботом (якщо чат не ваш) парсити повідомлення. Для економії можна ще додатково за ключовими словами відбирати потрібні нам повідомлення з запитами, після чого разом з промптом заливати в нейронку моделі 3.5 або вище.
В цілому тут основні витрати будуть саме на нейронку.

Показати оригінал

Перекласти