Как подключить GigaChat API к Telegram-боту? Подробное руководство на Python

YOUTUBE · 01.12.2025 09:39

Ключевые темы и таймкоды

Введение и подготовка

0:00

Сергей Торщенков приветствует зрителей.
Объяснение цели видео: подключение GigaChat к Telegram-боту и знакомство с возможностями LlamaChain в плане памяти.
Необходимость токена от Telegram-бота для реализации программного кода.

Создание Telegram-бота

0:47

Инструкция по созданию нового бота через BotFather.
Важность получения уникального идентификатора для бота.

Выбор библиотек

2:04

Использование библиотеки Python Telegram Bot API для взаимодействия с ботом.
Возможность выбора других фреймворков для работы с Telegram-ботами на Python.
Применение библиотеки GigaChain для работы с GigaChat.

Организация памяти в боте

4:10

Объяснение работы памяти в языковых моделях.
Проблемы с увеличением объёма токенов и контекстного окна.
Введение инструментов LlamaChain для организации памяти.

Конверсионная буферная память

6:00

Описание конверсионной буферной памяти Conversion Buffer Memory.
Преимущества использования этой памяти: автоматическое управление контекстным окном.

Конверсионная сущность память

7:36

Введение конверсионной сущности памяти Conversion Entity Memory.
Извлечение важных сущностей из диалогов, например, имён организаций и терминов.

Настройка GigaChat

9:35

Создание экземпляра GigaChat с указанием ключа и параметров.
Настройка параметров для работы с сертификатами шифрования.
Использование опции verbose для отображения промтов.

Тестирование GigaChat

11:24

Передача сообщений в конверсионную цепочку и получение ответов.
Пример взаимодействия с GigaChat: запрос имени и профессии.

Ограничения языковых моделей

15:26

Обсуждение ограничений языковых моделей: галлюцинации и доступ к актуальной информации.
Упоминание о возможности создания вопрос-ответных систем на основе дополнительного контекста.

Проверка контекста

16:35

Проверка способности языковой модели ориентироваться в контексте предыдущих сообщений.
Пример вопроса о имени и профессии из предыдущих сообщений.

Использование конверсейшн энтити мемори

16:58

Передача информации из контекстного окна вместе с промтом.
Применение конверсейшн энтити мемори для организации нескольких запросов к языковой модели.

Реализация конверсейшн энтити мемори

17:58

Использование класса конверсейшн энтити мемори.
Подстановка специального промта из гигачейна.
Указание языковой модели для извлечения сущностей.

Создание нового диалога

19:53

Создание нового диалога с использованием метода преддикт.
Проверка ответов языковой модели.

Анализ ответов языковой модели

20:41

Обсуждение возможных ошибок в ответах из-за некорректного перевода промта.
Примеры ответов на вопросы о больших языковых моделях.

Проблемы с извлечением сущностей

21:11

Неудачное извлечение контекста и имени из промта.
Рекомендации по использованию более специализированных моделей для извлечения сущностей.

Подготовка к созданию чат-бота

26:32

Создание словаря для хранения объектов памяти по пользователям.
Использование уникального ID пользователя в качестве ключа словаря.

Взаимодействие с Telegram-ботом

28:23

Создание объекта класса телебот для взаимодействия с Telegram.
Передача ключа из секретов Google Colab.

Обработка сообщений

29:59

Создание функций для обработки текстовых и нетекстовых сообщений.
Извлечение ID пользователя из сообщения и проверка его наличия в словаре.

Отправка ответов пользователю

32:53

Отправка ответа от языковой модели пользователю.
Извлечение текста сообщения из памяти и отправка через функцию send_message.

Задержка для предотвращения накладок

33:58

Добавление задержки для предотвращения отправки нескольких сообщений одновременно.
Упоминание о быстродействии гигачата.

Тестирование бота

34:50

Тестирование бота на аудитории школьников.
Подчёркивание, что пример предназначен для учебных целей и не подходит для постоянной работы под большой нагрузкой.

Введение в работу с ботами в Telegram

35:27

Объяснение функций обработки и декораторов.
Запуск бота через метод пуллинг.
Описание двух подходов к работе с ботами: пуллинг и вебхуки.

Особенности вебхуков

36:26

Вебхуки позволяют Telegram самостоятельно обращаться к боту при получении сообщений.
Требуют настройки адреса и шифрования.
Более экономичный режим работы для бота.

Взаимодействие с ботом

37:26

Демонстрация окна Telegram и взаимодействие с ботом.
Отправка сообщений боту.
Пример диалога с ботом: приветствие и представление.

Создание узкоспециализированного бота

40:15

Разработка собственного шаблона для промта.
Замена текущего промта на шаблон, описывающий бота как доктора исторических наук.
Добавление блока для текущего разговора.

Тестирование бота

42:30

Очистка истории сообщений перед запуском бота.
Обновление бота и перезапуск функций.
Запуск бота и проверка его работы.

Примеры взаимодействия с ботом

43:56

Бот отвечает на вопросы по истории.
Отказ в ответе на вопросы, не связанные с историей.
Предоставление исторической справки.

Заключение

45:49

Подведение итогов: создание узконаправленного бота с персонализированными ответами.
Разделение памяти под каждого пользователя.
Призыв к обратной связи и предложение других тем для будущих видео.