Telegram Рассылки Строгие ограничения! Можно писать ТОЛЬКО пользователям, которые начали диалог первыми. Шаблоны нужно согласовывать в Meta. Нарушение = блокировка. Более свободно. Можно писать подписчикам канала. Но если люди жалуются — бот могут заблокировать. Передача на человека Сложно. Если бот не может ответить, часто нужно заново начать диалог с оператором. Пользователь должен сам написать «Хочу поговорить с человеком». Проще. Бот может автоматически передать диалог оператору через интеграцию с CRM. Пользователь не прерывает разговор. Функциональность Больше инструментов: инлайн, клавиатуры, интеграция с бот-платформами (Manybot, BotFather). в) Ошибки ИИ Плохое понимание контекста и отсутствие эмпатии у бота могут привести к некорректным ответам и неспособности успокоить клиента. Если пользователь использует сленг или неполную фразу, бот не сможет правильно интерпретировать запрос, что приведет к недопониманию. При жалобе шаблонный ответ, такой как «Извините за неудобства. Обращение зарегистрировано», не принесет удовлетворения и не поможет решить проблему. 6. Социальные изменения в общении Пользователи привыкли к мгновенным ответам, ведь информация в современном мире приходит за секунды. Если бизнес не использует ботов и отвечает с задержкой, это воспринимается как плохой сервис. Раньше для заказа или уточнения деталей звонили, но сейчас 70% запросов решаются в чате, и количество входящих звонков сократилось на 60% у компаний, внедривших ботов. В современном обществе стало нормой получать автоматические сообщения от магазинов и взаимодействовать с ботами для записи к врачу. В группах в различных мессенджерах ожидается, что приветствие нового участника сделает бот, а не люди. Пользователи научились распознавать ботов, например, по иконке бота рядом с именем в Telegram или надписи «Автоматическое сообщение» в WhatsApp. Умение взаимодействовать с ботом стало частью цифровой культуры. В целом, чат-боты сделали общение в мессенджерах более эффективным, быстрым и функциональным, став неотъемлемой частью цифровой коммуникации.Бизнес, который их не использует, теряет конкурентное преимущество. Примеры Реальные кейсы (публичные): WHO Health Alert в WhatsApp: официальный бот ВОЗ для справок по COVID‑19, многоязычные ответы, широкая аудитория. MyGov Helpdesk (Индия) в WhatsApp: правительственный сервис информации и услуг для граждан. @bothub_bot: агрегатор нейросетей в телеграмме, который может общаться с вами, отвечать на вопросы, искать информацию в интернете, генерировать изображения. Авиаперевозчики и тревел‑сервисы: уведомления о рейсах, посадочные талоны, быстрый саппорт в WhatsApp. Типовые сценарии в Telegram: Мини‑приложения и боты‑маркетплейсы: выбор товара, корзина, оплата, доставка, поддержка. AI‑ассистенты в группах: суммаризация обсуждений, протоколы встреч, модерация. Контент‑боты: перевод, транскрибация голосовых сообщений, извлечение данных из изображений/документов. Технический скетч архитектуры: Вебхук → шлюз (верификация, rate limit) → маршрутизатор → NLU/LLM слой (с RAG) → бизнес‑сервисы (CRM/ERP/платежи) → журнал и аналитика. Память диалога: короткая (в токенах) + долговременная (БД/векторное хранилище) с контролем приватности. Модерация: фильтры безопасного контента до и после ответа. Практика: как быстро стартовать Ниже представлены примеры запуска бота для Telegram и WhatsApp: вебхук, обработка сообщений и подключение LLM. Фрагменты кода сгенерированы через сервис BotHub . Кстати, по ссылке можно получить 100 000 капсов для первых задач абсолютно бесплатно. Telegram (Python, aiogram) + LLM в пару шагов: # pip install aiogram openai import os from aiogram import Bot, Dispatcher, types from aiogram.types import ParseMode from aiogram.utils import executor from openai import OpenAI TG_TOKEN = os.environ["TG_TOKEN"] OPENAI_API_KEY = os.environ["OPENAI_API_KEY"] bot = Bot(token=TG_TOKEN, parse_mode=ParseMode.HTML) dp = Dispatcher(bot) client = OpenAI(api_key=OPENAI_API_KEY) SYSTEM_PROMPT = "Ты вежливый русскоязычный ассистент, отвечаешь кратко и по делу." @dp.message_handler(content_types=types.ContentTypes.TEXT) async def handle_text(msg: types.Message): user = msg.from_user.id prompt = msg.text[:4000] completion = client.chat.completions.create( model="gpt-4o-mini", messages=[ {"role": "system", "content": SYSTEM_PROMPT}, {"role": "user", "content": prompt} ], temperature=0.3, max_tokens=500 ) answer = completion.choices[0].message.content await msg.reply(answer) if __name__ == "__main__": executor.start_polling(dp, skip_updates=True) Добавьте хранилище контекста, например Redis или Postgres, с поддержкой векторного поиска через расширение pgvector для эффективного хранения и извлечения данных. Для предотвращения перегрузки системы и обеспечения равномерного распределения нагрузки введите ограничители: 1 сообщение/секунда/пользователь, а также установите квоты на использование токенов. Кроме того, реализуйте модерацию входа и выхода, чтобы контролировать доступ пользователей и обеспечивать безопасность взаимодействия. WhatsApp Cloud API: базовый цикл 1) Поднимаем HTTPS вебхук, подтверждаем Verify Token. 2) Получаем входящие сообщения (Meta шлёт JSON), определяем intent, отвечаем через Graph API. Отправка ответа: curl -X POST "https://graph.facebook.com/v21.0/PHONE_NUMBER_ID/messages" \ -H "Authorization: Bearer $WHATSAPP_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "messaging_product":"whatsapp", "to":"<user_msisdn>", "type":"text", "text":{"body":"Здравствуйте! Чем могу помочь?"} }' Рекомендации для WhatsApp: Соблюдайте правило 24-часового окна для свободного текста — отвечайте клиенту в течение 24 часов после его последнего сообщения. За пределами этого времени используйте одобренные шаблоны для ответов. Также применяйте Interactive Messages (кнопки/листы) и Flows для создания удобных форм общения. Управляйте качеством номеров и доставляемостью сообщений, следите за лимитами отправки, чтобы обеспечить эффективное и своевременное взаимодействие с клиентами. RAG и крупные документы (скетч на Python): # pip install llama-index weaviate-client from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader from llama_index.core.node_parser import SentenceSplitter from llama_index.embeddings.openai import OpenAIEmbedding from llama_index.core import ServiceContext from openai import OpenAI client = OpenAI() embed = OpenAIEmbedding(model="text-embedding-3-large") sc = ServiceContext.from_defaults(embed_model=embed) docs = SimpleDirectoryReader("./docs").load_data() nodes = SentenceSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100).split_documents(docs) index = VectorStoreIndex.from_documents(nodes, service_context=sc) def ask(question: str) -> str: engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=4, response_mode="compact") return engine.query(question).response Guardrails и инструменты: Ограничьте действия модели явным списком функций и добавим верификацию параметров, чтобы обеспечить контроль над её работой. Введите механизм «неуверенности»: если модель не уверена в ответе, она задаст уточняющий вопрос или обратится за помощью к более высокому уровню системы. Все цепочки решений будут логироваться, при этом персональные данные будут замаскированы для соблюдения конфиденциальности. Стоимость и производительность: Для повышения эффективности работы системы можно использовать кэширование ответов на FAQ и сохранение эмбеддингов. Это позволит ускорить обработку запросов и снизить нагрузку на сервер. Кроме того, стоит сокращать контекст, сохраняя краткое резюме диалога, а не хранить «сырые» логи. Такой подход упростит анализ и обработку данных. Также стоит отметить, что использование стриминга и уведомлений о том, что кто-то «печатает…» может повысить удобство использования системы, хотя и не всегда приводит к фактическому ускорению работы. Безопасность и приватность: В Telegram сообщения ботов не шифруются сквозным шифрованием, поэтому не рекомендуется передавать чувствительные данные без явного согласия на это. В WhatsApp Business сообщения проходят через инфраструктуру Meta, поэтому важно соблюдать требования к хранению данных и учитывать местное законодательство. Чтобы обеспечить прозрачность взаимодействия, необходимо наличие согласия (opt‑in), политики конфиденциальности, кнопки «удалить мои данные», а также чёткой маркировки, указывающей, что с пользователем общается бот. Подводим итог ИИ‑боты превратили мессенджеры в универсальный интерфейс к данным и сервисам, охватывая всё — от саппорта и продаж до внутренних рабочих процессов. Telegram отличается гибкостью и богатым пользовательским опытом благодаря Mini Apps, кастомным сценариям и группам. WhatsApp обеспечивает надёжные транзакционные коммуникации, комплаенс и сильный пользовательский сигнал. Ключ к качеству — использование RAG, инструментов, ограничений и участия человека в решении сложных кейсов. При этом важно уделять внимание приватности и прозрачности. В ближайшем будущем ожидается рост мультимодальности, включая сканы, видео и живой голос. Также появятся встроенные платежи, формы и «диалоговый доступ» к корпоративной информации. Если вы запускаете первый пилот, начните с узкого и измеримого сценария, например, с FAQ и эскалации. Добавьте RAG, ограничители и аналитику. Через 2-4 недели у вас будет реальная статистика точности, стоимости и NPS, что станет твёрдой опорой для масштабирования. Спасибо за прочтение! Нам будет интересно узнать о вашем опыте работы с чат-ботами. Оказался ли этот инструмент полезным для вас? Помог ли он упростить выполнение повседневных задач? Какими функциями чат-бота вы пользуетесь наиболее часто? Делитесь в комментариях. *Meta и ее продукты (nstagram, Facebook, WhatsApp) запрещены на территории Российской Федерации Теги: Source: https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/973238/