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#telegram#Bot#Search 🔍Telegram Search：语义化搜索您的 Telegram 聊天记录 🔗：GitHub | Demo（已失效） 👉Features - 关键词搜索：多语言支持（中文、英文等） - 智能过滤：按联系人 / 群组、时间范围、包含附件等 - AI 驱动搜索：自然语言查询并精确定位结果 - 导出与备份友好，支持增量同步 🤖 Telegram 官方对 CJK 语言的索引问题，直到今天也没有能够解决。面对海量的中文聊天记录和频道信息，常常找不到之前聊天内容的位置，只能借助 TAG 或 Bot 来辅助索引 💡 Telegram Search 在今年夏天火了一把，其实思路都是一样的：爬取对话或频道历史信息，然后重建索引、进行分词，以便像国内聊天软件一样快速根据关键词进行搜索。但 Telegram Search 的好处是，通过网页让这个过程可视化，更加便捷直观，因而获得了大家的喜爱 🧑🏻‍💻 由于 Demo 目前不可用，大家可以自行通过 Docker 部署。打开网页后，登录自己的 Telegram 账户，即可对历史信息进行爬取、索引。相比于许多 Bot 需要一个个输入爬取的频道或对话 ID，Telegram Search 提供的方案确实简便了不少。提议部分开源的第三方客户端，可以考虑集成一下 📘 关联阅读： 1️⃣Telegram 中文搜索方案探索（频道） 2️⃣为什么 Telegram 不能搜寻中文讯息 3️⃣记一次自留地频道索引 Bot 的重建 频道：@NewlearnerChannel

#telegram#Bot#GitHub情报#AI 🤖BSS：基于贝叶斯算法的 Telegram广告拦截机器人 🔗：GitHub | Wiki | Bot 👉Features - 支持通过关键词匹配广告信息 - 采用贝叶斯算法，支持不断学习并更新现有模式 - 常规的封禁、黑名单查看等其他功能 部署完毕后，机器人会自动识别群内广告，然后删除文本消息，如果发送垃圾文本超过3次，将会被封禁 🧑🏻‍💻开发者的话 常见的 Telegram 广告机器人是大多是基于关键字的，通过匹配关键字进行文本拦截，非常容易被发垃圾广告的人绕过 这时候，贝叶斯定理就显示出其独特的价值。贝叶斯算法能够根据不断出现的新证据，动态调整对某个事件发生概率的估计。简单来说，就像人脑的学习过程：我们原本有一个初步认知，在获得新信息之后，会据此修正原有的看法，进而调整下一步的行动 👀 这几年，Telegram 由于极大的开放程度以及可以忽略不计的官方监管力度，导致各种广告横行。前几年自留地也不得不采用「人工审批进群」这样的手段来对付广告。由于管理全时段覆盖，我们附属群聊对于广告的处理还是比较高效及时的 💡 但利用机器人 + AI 的新方式，辅助我们进行管理，也是一个不错的思路。随着不断投喂广告信息，机器人理论上也能变得更加精确。不过，近期很多网友反馈由于算法问题产生了一些误判，因此将其添加到大群聊前需要慎重考虑测试 频道：@NewlearnerChannel