Запуск приложения
Запуск бота: После выполнения всех шагов настройки приложение запускается командой python bot.py в терминале или с помощью соответствующей кнопки в среде разработки (рис. 11).
Рисунок 11 – Процесс запуска кода.
Взаимодействие с пользователем: После успешного запуска бот становится доступен для поиска в Telegram по своему имени. Пользователь может начать диалог, отправив команду /start или просто текстовое сообщение (рис. 13).
Рисунок 13 – Переписка с ботом.
Изменение роли бота: Для изменения логики ответов бота достаточно отредактировать текстовый файл в директории prompts/ (prompt_1.txt), задав новую системную инструкцию. После перезапуска приложения (bot.py) бот начнет отвечать в соответствии с обновленным промптом, что наглядно демонстрирует гибкость подхода и эффективность промпт-инжиниринга.
Заключение
В рамках итоговой работы был успешно реализован, настроен и запущен интеллектуальный Telegram-бот, интегрированный с облачной языковой моделью Yandex GPT. Практическим результатом является полнофункциональное приложение, способное вести контекстный диалог с пользователем, поведение которого полностью управляется через внешний текстовый промпт.
Были выполнены все поставленные задачи: освоена работа с Telegram Bot API, интегрирован ранее разработанный LLM-сервис, реализована поддержка истории сообщений для обеспечения связности диалога и организовано безопасное хранение конфигурации. Ключевым достижением является демонстрация принципа отделения логики поведения (промпт) от логики приложения, что подтверждено экспериментами по мгновенному изменению роли бота путем правки файла с промптом.
Проект имеет модульную и расширяемую архитектуру, что закладывает основу для дальнейшего развития, такого как добавление панели администратора, интеграция с базами данных или поддержка мультиязычности.
Вывод
Разработанный Telegram-бот служит наглядным примером практической интеграции современных больших языковых моделей в популярные коммуникационные платформы. Работа подтвердила, что сочетание облачных LLM-сервисов, грамотно спроектированной архитектуры и методов промпт-инжиниринга позволяет относительно быстро создавать функциональные и адаптивные инструменты для автоматизированного взаимодействия.
Полученный результат обладает как учебной, демонстрирующей полный цикл разработки подобных систем, так и практической ценностью, представляя собой рабочий прототип, который может быть доработан под конкретные прикладные задачи в сфере обслуживания клиентов, образования или персональной помощи.