Розробка Telegram-бота з використанням методівштучного інтелекту для виявлення та аналізу дезінформації

Abstract

Метою роботи є розробка інтелектуальної системи (Telegram-бота) для автоматизованого фактчекінгу та протидії дезінформації. Програмно-апаратні рішення реалізовано мовою Python 3.12 з використанням фреймворку Aiogram, локальної векторної СУБД ChromaDB та великої мовної моделі Llama 3.1 (через Groq API) на базі архітектурного патерну Retrieval-Augmented Generation (RAG). Створено надійний програмний комплекс із дворівневою моделлю верифікації інформації. Наукова новизна полягає у вдосконаленні гібридного фактчекінгу шляхом поєднання семантичного пошуку з алгоритмом відсікання за косинусною відстанню (Distance Thresholding) та fallback стратегією автономного аналізу (Chain-of-Thought). Завдяки концепції Human in-the-Loop систему захищено від вразливостей «отруєння даних». Результати рекомендовано для використання в умовах гібридного протистояння з метою підвищення медіаграмотності користувачів, а також як основу для систем моніторингу інформаційного простору.

The objective of the work is to develop an intelligent system (Telegram bot) for automated fact-checking and counteracting disinformation. The software solutions are implemented in Python 3.12 using the Aiogram framework, the ChromaDB local vector database, and the Llama 3.1 large language model (via Groq API) based on the Retrieval-Augmented Generation (RAG) architectural pattern. A reliable software complex with a two-level information verification model was created. The scientific novelty lies in improving the hybrid fact-checking method by combining semantic search with a cosine distance thresholding algorithm and a fallback strategy for autonomous linguistic analysis (Chain-of-Thought). Through the Human-in-the-Loop concept, the system is protected against Data Poisoning vulnerabilities. The results are recommended for use in hybrid confrontation to improve user media literacy, as well as a basis for information space monitoring systems.