Как я делаю ИИ-память из переписки в Telegram: десятки тысяч сообщений, тысячи фактов, сотни людей
<img src="https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/f67/0a2/1ba/f670a21bab90cfc2a2ad515bd979880a.png" /><p>Ночью, около двух по московскому времени, сервер просыпается и запускает конвейер. Сначала сервис идёт в Telegram и скачивает новые сообщения из чатов, которые пользователь отметил галочками. Через час стартует второй воркер и превращает эти сообщения в память: режет на куски, гоняет через DeepSeek, раскладывает по таблицам, выгружает в markdown-файлы. К утру у человека появляются дополнительная информация в сервисе второй памяти.</p><p>Сервис второй памяти - это не просто история переписки. Через полгода можно спросить «какой бюджет мы тогда согласовали на поездку» и получить ответ со ссылкой на конкретное сообщение в конкретном чате.</p><p>Как ни странно, почти вся моя работа по созданию сервиса была не в работе с LLM.</p> <a href="https://habr.com/ru/articles/1081382/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=1081382#habracut">А в чём?</a>