Чат-боты больше не бездушные скрипты, тупо отвечающие шаблонными фразами. Сегодня они могут поддержать беседу, понять контекст и даже сочинить стихи — спасибо нейросетям вроде GPT.
Давайте разберёмся, как подключить эту магию к Telegram-боту и сделать
его по-настоящему умным.
Немного истории
Всё началось с ELIZA — программы 1966 года, которая притворялась психотерапевтом. Она просто перефразировала реплики пользователя, но этого хватило, чтобы заложить основы диалоговых систем.
Современные нейросети учатся почти как люди. Представьте, что перед вами миллионы фото кошек и собак. Сначала вы путаетесь, но постепенно замечаете детали: усы, форму ушей, хвост.
Так же и нейросеть — анализирует данные, запоминает закономерности и в
итоге не только отличает кота от собаки, но и сама генерирует тексты,
картинки и музыку.
Перцептрон: «дедушка» нейросетей
Ещё в 1958 году Фрэнк Розенблатт создал перцептрон — прототип нейросети с тремя слоями:
- S-слой («глаза») — сенсоры, которые получают данные.
- A-слой («мозг») — нейроны, обрабатывающие информацию.
- R-слой («руки») — нейроны, которые выдают ответ.
Этот механизм умел различать простые фигуры (круг, квадрат, треугольник) и стал прародителем современных нейросетей.
Искусственный интеллект сегодня
Сегодня ИИ умеет:
✅ Писать тексты, стихи и сценарии.
✅ Понимать контекст и отвечать на вопросы.
✅ Анализировать и резюмировать большие документы.
Но нейросети — не только про текст. Вот ещё несколько крутых применений:
- Генерация изображений (DALL·E, Stable Diffusion).
- Распознавание речи (Whisper, Amazon Polly).
- Компьютерное зрение (YOLO, OpenCV).
- Игры с ИИ (Unity ML-Agents).
Делаем Telegram-бота с ИИ
Наша задача — создать бота, который:
🔹 Ведёт осмысленные диалоги.
🔹 Генерирует контент (от шуток до статей).
🔹 Помогает пользователю — отвечает на вопросы, анализирует текст.
Регистрация
Для начала зарегистрируем нового бота. Нам понадобится токен для управления.
Откройте @BotFather в Telegram, отправьте команду /newbot, придумайте название и username (уникальное имя, заканчивающееся на "bot"), и скопируйте полученный API токен.
Установка библиотек
Создадим новый документ в Google Colab и установим библиотеку g4f для подключения моделей.
Также нам понадобится aiogram для бота.
Какую модель выбрать для бота?
Вот список популярных моделей, которые можно использовать в вашем боте через g4f или другие API:
1. Бесплатные через g4f (нестабильные)
2. Платные API (стабильные)
3. Локальные модели (требуют GPU)
Исходный код телеграм-бота
Напишем код для нашего бота и запустим этот блок
Разберем код поподробнее.
aiogram - библиотека для создания ботов в Telegram на Python.
g4f.client - библиотека для работы с API модели GPT.
Bot(token="YOUR_TOKEN") - здесь создается экземпляр
бота с использованием токена, который вы должны получить от BotFather в
Telegram.
Dispatcher() - объект, который управляет обработкой входящих сообщений и событий.
@dp.message() - декоратор, который регистрирует функцию reply_gpt как обработчик для входящих сообщений.
async def reply_gpt(message: types.Message) - асинхронная функция, которая принимает объект сообщения от пользователя.
client = Client() - создается экземпляр клиента для взаимодействия с моделью GPT.
response = client.chat.completions.create(...) - здесь происходит запрос к модели. В качестве параметров передается:model="gemini-pro": название модели, которую вы хотите использовать.
messages - список сообщений, где передается текст сообщения от пользователя.
await message.reply(...): бот отвечает на сообщение пользователя, отправляя текст, полученный от модели.
Тестирование
Отлично! Давайте испытаем нашего бота в телеграм.
Заключение
Всего за 30 минут мы создали умного собеседника, который:
🧠 Понимает контекст и поддерживает диалог.
✍️ Генерирует тексты, шутки и даже стихи.
🛠 Может стать основой для сложных проектов: от службы поддержки до персонального ассистента.
Понравилась статья? Напишите в комментарии.