ИИ-чат-бот под ключ - продажи, саппорт, прогрев в Telegram

Почему 90% ИИ-ботов не работают

Большинство «ИИ-ботов» в Telegram - это обёртка над ChatGPT API: пользователь пишет, бот пересылает в GPT, GPT отвечает. Эта схема не работает по бизнесу: у бота нет памяти между сессиями, нет знания о твоём продукте, нет умения подвести к покупке. Получается универсальный собеседник, который умеет рассказать про погоду, но не умеет продать твою услугу.

Этот репозиторий решает проблему на трёх уровнях: память сессий через PostgreSQL, база знаний твоего бизнеса через эмбеддинги, явная цель разговора через системный промпт. Получается бот, который ведёт диалог как сейлс-менеджер - помнит, что ты обсуждал, знает каталог наизусть, мягко подводит к целевому действию.

Что входит в репозиторий

Ядро бота

• Подключение к OpenAI (GPT-4o) и Anthropic (Claude 3.5 Sonnet) - можно переключать
• Telegram Bot API через grammY (тип-безопасный, читаемый код)
• PostgreSQL для хранения истории диалогов
• Redis для rate-limit и кэширования
• Готовый деплой на Coolify / Vercel / Railway

Память сессий

• Полная история сообщений по каждому пользователю
• Профиль пользователя: имя, контакты, статус сделки, теги
• Суммаризация старых сообщений (когда превышен лимит контекста модели)
• Поиск по истории: бот помнит, что обсуждалось две недели назад

База знаний через эмбеддинги

• Загрузка PDF / Markdown / Notion / Google Docs в базу
• Чанкование и эмбеддинги через OpenAI Embeddings API
• Семантический поиск по запросу пользователя
• Подмешивание релевантного контекста в промпт перед запросом к LLM

Управление поведением через промпт

• Системный промпт с явной целью разговора (продать, подписать, перевести на оператора)
• Tool calling: бот умеет вызвать функцию записи на консультацию, отправки реквизитов, перевода на менеджера
• Fallback на живого человека через CRM-уведомление
• Логирование всех диалогов для последующего файн-тюнинга промптов

Сценарии использования

Сценарий 1: продажи b2b

Юзер пишет в бот «расскажите про ваши тарифы». Бот достаёт релевантные куски из загруженной базы знаний (прайс, кейсы), отвечает развёрнуто. Уточняет потребность: «для какого размера команды?», «какой бюджет?». Если ответ попадает в матрицу - предлагает запись на демо. Менеджер получает в CRM полную историю переписки и контакт.

Сценарий 2: саппорт

Клиент пишет: «не приходит письмо с подтверждением». Бот ищет в базе знаний инструкцию, спрашивает email, делает sanity-чек по БД (есть ли пользователь, в какой статус). Если рутинно - решает сам. Если сложно - эскалирует на человека с готовой темой и контекстом.

Сценарий 3: прогрев аудитории

После регистрации на лид-магнит бот в течение трёх дней присылает по 1-2 сообщения в день: разбирает типовые ошибки, рассказывает кейсы, отвечает на вопросы. На пятый день - предлагает основной продукт. Конверсия из лида в покупку на таком прогреве в 2-3 раза выше, чем на email-цепочке: Telegram читают чаще.

Технические детали

Под капотом всё устроено надёжно. Каждое сообщение от Telegram идёт через очередь Redis - даже если LLM-провайдер тупит или возвращает ошибку, сообщение не теряется, бот ретраит. Если ретраи закончились - падает алерт админу, юзер видит «извини, технические неполадки, передал тебя на человека».

• Очередь Redis для входящих сообщений с ретраями
• Sanity-чек ответов LLM на запрещённые слова / промпт-инжекцию
• Rate-limit на пользователя (защита от ddos через спам в боте)
• Логирование стоимости каждого запроса (сколько токенов, сколько денег)
• Дашборд аналитики: количество диалогов, конверсия в целевое действие, средняя стоимость диалога

Стоимость работы бота

OpenAI GPT-4o при использовании суммаризации и фильтрации лишнего контекста обходится в 50-150 рублей за развёрнутый диалог из 10-15 сообщений. Claude 3.5 Sonnet чуть дороже - 80-200 рублей. С учётом, что один диалог приводит к продаже в среднем 1 из 10 случаев (типичная конверсия), стоимость лида - 500-1500 рублей. Для большинства B2B-ниш это в 5-10 раз дешевле, чем менеджер.

FAQ

Что нужно, чтобы запустить

Три вещи: OpenAI или Anthropic API ключ, Telegram-бот (создать через @BotFather за минуту), PostgreSQL и Redis (можно бесплатные тарифы Neon и Upstash). Дальше - заполнить базу знаний своими файлами и подкрутить системный промпт под свою задачу. Времени на запуск - вечер.

А если у меня уже есть бот на n8n / Make

Эти инструменты годятся для простых сценариев «получил сообщение → дёрнул API → ответил». Для умного диалога с памятью и базой знаний - они быстро упрутся в потолок. Этот репозиторий - другой уровень: тебе не нужно собирать схему в визуальном редакторе, всё уже подключено и продумано на низком уровне.

Можно ли подключить голосовое распознавание

Да, в репозитории заложена интеграция с OpenAI Whisper. Юзер присылает голосовое в Telegram, бот транскрибирует, дальше работает с текстом как обычно. Включается одним флагом в конфиге.

Что с защитой от промпт-инжекции

Есть две защиты: системный промпт явно запрещает выполнять инструкции из пользовательских сообщений, плюс перед каждым запросом санитайзер фильтрует подозрительные паттерны («ignore previous instructions», «you are now», etc.). Это закрывает 90% попыток. Оставшиеся 10% - детектятся по логам и фиксятся апдейтом промпта.

Почему стоит брать сейчас

В 2026 году ИИ-ассистенты - это уже не «вау, прикольно», это базовая ожидаемая функция бизнеса. Если у конкурента есть умный бот в Telegram, а у тебя - форма обратной связи с ответом «через сутки», ты теряешь лидов. Каждый день промедления стоит конкретных денег.

Цена репозитория окупается с первых 5-10 продаж, сгенерированных ботом. Дальше - чистая маржа.