Мы ведём сообщество в Telegram, которое состоит из канала и прикреплённого к нему чата. Участники сообщества могут обсуждать посты из канала как в комментариях под постом, так и непосредственно в чате. Сообщество на данный момент состоит из 1500 участников, примерно 500 из которых находятся в чате.

Для участников чата возникает проблема, когда идёт активное общение – так за несколько часов отсутствия в чате может накопиться 300-500-700 сообщений, которые у многих нет времени читать. Участник не успевает за темпом общения, перестаёт общаться и выходит из чата.

Решение: Telegram бот, который находится в канале и чате, следит за всеми сообщениями. При необходимости участник может запросить summary пропущенных сообщений в чате у бота, который в несколько абзацев сформирует основные темы обсуждения.

Задачи:

1. Описать общую архитектуру решения
2. Выбрать LLM и обосновать выбор
3. Описать механику обучения LLM
4. Описать механику подготовки summary для конкретного участника
5. Разработать сервис, включая Telegram бот, LLM, а также backend для их взаимодействия