ChatLogix — технологический стартап, создающий AI-решения для управления знаниями в профессиональных сообществах. Основная площадка, где живут такие сообщества, — Telegram. Здесь активные чаты на тысячи участников ежедневно генерируют огромный поток сообщений, важную информацию в которых практически невозможно найти.

Основные трудности:

• до 95% полезного контента терялось в истории чатов;
• отсутствовала возможность найти обсуждение недельной давности;
• на одно полезное сообщение приходилось до 50 нерелевантных;
• информация была разбросана по разным веткам обсуждений;
• скриншоты, документы и голосовые индексировались;
• запросы, предложения и экспертиза были перемешаны в хаотичном потоке;
• одни и те же вопросы обсуждались по кругу из-за отсутствия доступной базы знаний.

Команда искала способ превратить чаты в Telegram из потока обсуждений в рабочий инструмент управления знаниями и коллективной экспертизы.

Мы создали интеллектуального чат-бота для Telegram, который работает как цифровой «архивариус» сообществ. Его задача не просто сохранять сообщения, а понимать их смысл, структурировать поток и превращать обсуждения в рабочую базу знаний в Notion.

Что умеет бот:

• Понимать контекст LLM-модели анализируют обсуждения, выявляют ключевые идеи, выделяют экспертов и формируют тематические дайджесты.
• Создавать базы знаний Вся ценная информация автоматически переносится в Notion в структурированном виде, от ссылок и рекомендаций до целых досок объявлений.
• Работать с мультимедиа Img2Txt-модели извлекают данные из скриншотов и документов; голосовые сообщения также индексируются.
• Генерировать материалы На основе обсуждений бот готовит полноценные статьи, а по итогам вебинаров формирует структурированные конспекты.
• Поддерживать навигацию Пользователи могут быстро находить старые дискуссии, не перелистывая тысячи сообщений.

Таким образом, ChatLogix не только фиксирует поток, но и создаёт живую базу знаний, которая постоянно обновляется вместе с развитием сообщества.

Реализация

Начали с анализа того, как именно пользователи обмениваются знаниями в Telegram-чатах: какие форматы сообщений чаще всего содержат ценную информацию, как выглядят ветки обсуждений, что обычно теряется в потоке.

Дальше собрали технический стек:

• LLM (Large Language Models) — для понимания контекста и выделения ключевых смыслов из неструктурированного потока сообщений.
• Img2Txt-модели — для извлечения данных из скриншотов и документов.
• Python — для сборки чат-бота и интеграции с Telegram API и Notion.

Функциональные модули бота:

1. Сбор данных. Подключение к чату и фильтрация сообщений по релевантности.
2. Анализ. Семантическая обработка текстов, извлечение ссылок, кейсов, рекомендаций.
3. Структурирование. Автоматическое обновление базы знаний в Notion: например, создание доски объявлений с запросами на услуги, которая пополняется в реальном времени.
4. Дайджесты. Ежедневная рассылка ключевых тем и экспертиз в удобном формате.
5. Автоматическая генерация статей и биографий. На основе активности участников формируются материалы, которые помогают удерживать ценность контента вдолгую.

Бот был протестирован в профессиональных сообществах предпринимателей, где объём сообщений особенно высок. После пилота систему адаптировали под разные сценарии: от поддержки образовательных групп до экспертных чатов по IT и маркетингу.

ChatLogix решает проблему, которая есть у большинства активных Telegram-сообществ: ценные знания больше не теряются в потоке сообщений. Система автоматизирует сбор, анализ и структурирование информации, превращая её в рабочую базу знаний.

Для администраторов это — снижение шума, прозрачная демонстрация ценности сообщества и экономия времени на модерацию. Для участников — удобный доступ к экспертизе и сокращение повторяющихся вопросов. Мы готовы показать, как автоматизировать этот процесс и повысить качество результатов, напишите на почту sergey. ershov@haiku.dev или в телеграм @Ershovsa.