Створення Telegram-бота-асистента та аналіз його ефективності для підтримки користувачів

Abstract

Мета роботи – створення функціонального Telegram-бота-асистента на базі LLM та проведення комплексного аналізу його ефективності, швидкодії та якості відповідей для обґрунтування переваг над традиційними методами підтримки користувачів. Об’єкт дослідження – процес автоматизованої підтримки користувачів у комунікаційних середовищах. Предмет дослідження – архітектура, алгоритми інтелектуальної обробки природної мови та кількісні метрики ефективності Telegram-бота-асистента на базі LLM. У роботі було розглянуто еволюцію чат-ботів, проаналізовано архітектуру сучасних Великих Мовних Моделей (LLM), зокрема механізм Grounding та принцип Retrieval-Augmented Generation (RAG). Розроблено архітектуру асинхронного Telegram-бота на базі фреймворку aiogram із вбудованою інтеграцією Gemini API та модулем управління контекстом діалогу. Здійснено практичну імплементацію бота-асистента, здатного надавати актуальну та обґрунтовану інформацію. Сформульовано методологію оцінки ефективності LLM-ботів, включаючи метрики швидкодії та релевантності. Проведено експериментальний аналіз, який підтвердив високу якість відповідей та доцільність впровадження AI-асистента в комерційні системи підтримки.The purpose of the work is the creation of a functional Telegram bot-assistant based on LLM and conducting a comprehensive analysis of its efficiency, speed, and quality of responses to substantiate the advantages over traditional user support methods. The object of the study is the process of automated user support in communication environments. The subject of the study is the architecture, intelligent natural language processing algorithms, and quantitative efficiency metrics of the Telegram botassistant based on LLM. The thesis reviewed the evolution of chatbots and analyzed the architecture of modern Large Language Models (LLM), including the Grounding mechanism and the Retrieval-Augmented Generation (RAG) principle. An architecture for an asynchronous Telegram bot was developed based on the aiogram framework, featuring integrated Gemini API and a dialogue context management module. A practical implementation of the bot-assistant was carried out, capable of providing relevant and well-substantiated information. A methodology for evaluating the effectiveness of LLM bots was formulated, including speed and relevance metrics. An experimental analysis was conducted, which confirmed the high quality of responses and the feasibility of integrating the AI assistant into commercial support systems.