Створення Human AI Assistant для Telegram-групп

Вітаю! Я досвідчений розробник, у моїй силі розробити ботів будь якої складності, посідаю ТОП-4 у категорії "Розробка ботів", розробляю також веб-сайти, АРІ документації на мові програмування Python де також займаю ТОП-2.

Щодо вашого проєкту, у мене є уточнюючі запитання які вплинуть на оцінку вашого завдання, та допоможуть зрозуміти те що ви хочете, напишіть мені будь ласка, для з'ясування всіх деталей!

З моїми навичками ви можете ознайомись в резюме 👉 Freelancehunt
Мої роботи також опубліковані в портфоліо 👉 Freelancehunt

💻 Я також є СЕО команди, яка складається з FronEnd`ера, Backend`ера! Тобто за необхідності ми з нашою командою, яка складається з 3-х осіб можемо вам організувати розробку під ключ!

… Чекаю вашої відповіді, дякую

Доброго вечора!

Розробка AI-агентних систем на RAG — наш профільний напрямок, тож ТЗ читається як «своє». Стек ви обрали правильний (OpenAI/Claude + RAG + Vector DB + LangGraph + PostgreSQL), саме з цими технологіями ми працюємо постійно.

Система складається з двох частин, обидві реалізуємо:

1. Аналіз комунікації (контроль для керівника):

AI читає переписку в Telegram-групах: визначає суть запиту, відкриті/незакриті питання, терміновість, ризики;
… контроль обіцянок менеджерів і виконання домовленостей;
структурована історія по кожному клієнту + dashboard для керівника;
сповіщення керівнику при затримці відповіді чи ризиковій ситуації.
2. AI-асистент першої лінії (для клієнта):

автовідповіді на типові запити через RAG: наявність товарів, ціни й комерційна інформація за налаштованими правилами, статуси рахунків/оплат/відвантажень;
підтвердження отримання запиту + орієнтовний час обробки;
ескалація: складні питання автоматично передаються відповідальному менеджеру, клієнт отримує повідомлення, а система контролює швидкість реакції.
Архітектурно: Telegram API → пайплайн на LangGraph (аналіз + маршрутизація) → RAG поверх Vector DB (база знань компанії) → LLM (Claude/GPT) → PostgreSQL (історія, задачі, метрики) → dashboard.

Окремо підкреслимо: ми приділяємо увагу fact-grounding — асистент відповідає строго на основі бази знань і правил, не вигадує ціни чи наявність. Для першої лінії підтримки це критично.

Проєкт серйозний, тож вестимемо етапами: MVP (RAG-асистент + ескалація) → аналіз комунікації + сповіщення → dashboard. Орієнтовну вартість і строки дамо після уточнення обсягу бази знань і кількості груп — фінал залежить від цього.

Деталі по проекту та консультація — в особистих.

Вітаю
Зараз вивчаю автоматизацію для бізнесу, зокрема на n8n, якщо цікавить можу допомогти з реалізацією, багато чого робив раніше на python, напишіть в особисті повідомлення для уточнення та обговорення всіх деталей
Ставка по вартості та строкам поки умовна

Вітаю. Можу реалізувати даний проект. Якщо цікаво - пишіть, обговоримо.

Добрий день!

Маю досвід розробки AI-систем для аналізу комунікацій, Telegram-ботів, CRM-інтеграцій та LLM-рішень для автоматизації підтримки клієнтів.

Ознайомився з вашим ТЗ — по суті це не просто бот, а AI-платформа для:

• аналізу всієї комунікації в Telegram-групах
• побудови контекстного розуміння діалогів
• контролю роботи менеджерів
… • автоматизації першої лінії підтримки
• маршрутизації запитів між AI та людьми

### Як це можна реалізувати технічно:

Я б запропонував модульну архітектуру:

**1. Data Collector Layer**
• збір всіх повідомлень з Telegram-груп
• збереження історії діалогів у базу даних
• прив’язка повідомлень до користувачів і тредів

**2. AI Analysis Layer**
• класифікація повідомлень (запит / скарга / задача / оплата тощо)
• визначення намірів клієнта (intent detection)
• витягування сутностей (ціни, товари, дати, проблеми)
• виявлення незакритих питань
• аналіз ризиків та ескалацій

**3. Business Logic Layer**
• контроль SLA відповідей менеджерів
• відстеження обіцянок і їх виконання
• пріоритизація запитів (low / medium / high / critical)
• автоматичні нагадування та ескалації керівнику

**4. AI Response Layer**
• база знань (FAQ, товари, ціни, правила)
• генерація відповідей через LLM
• швидкі відповіді на типові запити
• fallback → передача менеджеру

**5. Routing System**
• автоматичне визначення: AI відповідає або людина
• передача складних кейсів менеджеру
• контроль часу відповіді менеджера

### Важливі моменти реалізації:

• використання LLM з контекстною пам’яттю (історія діалогів)
• векторна база знань (для швидких відповідей)
• система ролей (AI / менеджер / керівник)
• логування всіх рішень AI для контролю якості
• dashboard для керівника (ризики, SLA, якість відповідей)

### Результат:

Ви отримуєте систему, яка:
• автоматично закриває 60–80% типових запитів
• контролює менеджерів і якість комунікації
• не втрачає клієнтські запити
• дає керівнику повну картину по діалогах
• значно зменшує навантаження на підтримку

Готовий обговорити архітектуру детальніше та запропонувати оптимальний стек під ваші навантаження та бюджет.

Добрий день! Ми маємо досвід у розробці інтелектуальних систем для аналізу контексту в месенджерах. Реалізуємо це через впровадження LLM-моделей з налаштованим RAG для глибокого розуміння історії спілкування та автоматизації відповідей. Така архітектура забезпечить стабільну роботу бота в режимі реального часу та високу точність обробки запитів у Ваших групах.

Стек 1 в 1 наш: AI-агенти на Claude Sonnet 4.6 + GPT-4o, aiogram 3 для Telegram, PostgreSQL з pgvector, FastAPI. Подібне вже зробили як SaaS і CRM, працює в проді:

Winbix.AI: мультитенантна SaaS-платформа AI-агентів, аналізує клієнтську комунікацію в Telegram, автоматично відповідає на типові запити, ескалює складні, контролює SLA, веде історію. $2K MRR, 30+ платячих клієнтів. Прямий аналог вашої задачі
BotFusion AI: SaaS чатботів на 19+ платформах з escalation
BrandSync AI: production SaaS з GPT-4 + Whisper pipeline

Аналіз комунікації: Claude Sonnet 4.6 з tool use і structured output. Pipeline на кожне повідомлення: intent classification (запит товару, ціна, статус, скарга, домовленість), витяг entities (обіцянки з дедлайнами, ризикові маркери, sentiment).
Автоматичні відповіді через RAG на pgvector з ембедингами по вашій базі знань, прайсам, статусам товарів. Налаштовуються через адмін: тон, шаблони, дозволені теми. Для нестандартних, ескалація до менеджера через mention + DM з контекстом, клієнту автоматичне підтвердження.
Контроль обіцянок: витяг entity "promise" з часовими дедлайнами ("відправимо завтра до 18:00"), task з reminder, ескалація керівнику при затримці.
… Risk monitoring: класифікація розмов normal/warning/at_risk через sentiment + кейворд-маркери. Real-time alerts керівнику.
Адмін-дашборд: SLA-метрики менеджерів, список активних розмов, історія по клієнту, контроль обіцянок.
CRM-інтеграції: webhook до HubSpot, Bitrix24, AmoCRM, Pipedrive.
Реалізуємо через Telegram Bot API (якщо бот в групах як адмін) або MTProto (Telethon/Pyrogram) для user account integration.
Quentar, студія з 6 розробників (UTC+2). На проект: 1 senior Python + AI engineer, 1 fullstack на admin, 1 QA.
Портфоліо: winbixai.com/ru/startups. Loom-обзор Winbix.AI з аналізом повідомлень і escalation flow скинемо в особисті.
Гарантія: 30 днів post-launch підтримки з калібрацією AI за наш рахунок.
Питання:

Скільки активних Telegram-груп з клієнтами?
Бот в групах як адмін, чи потрібен userbot через особистий акаунт?
Яка CRM використовується?

Привіт! Яке саме джерело даних для аналізу комунікації ви плануєте використовувати — чи це будуть ваші власні Telegram-групи, чи ви маєте на увазі інтеграцію з уже наявними чатами?

Детальніше про терміни та бюджет я зможу повідомити в особистому листуванні.

Ось як я пропоную реалізувати цей проєкт:
1. Я налаштую інтеграцію AI-асистента з вашими Telegram-групами для зчитування та аналізу повідомлень.
2. Я розроблю логіку визначення суті запитів, терміновості та ризиків, а також автоматичних відповідей на типові питання.
3. Я налаштую систему контролю виконання домовленостей, обіцянок та швидкості реакції менеджерів.

… Дякую за розгляд моєї пропозиції. Я з нетерпінням чекаю на можливість співпраці з вами!