我基于大模型写了个Telegram群反垃圾广告机器人

一、为什么要做这个Bot

维护Telegram群组的朋友应该都遇到过类似问题：群里突然冒出一堆广告，机器人批量加群发垃圾信息，正常讨论都被打断。最头疼的是，管理员每天要花不少时间清理消息，删广告，封机器人。
我自己也管理几个技术交流群，看着群从清净变成垃圾场，心里挺不是滋味的。传统方法要么效果一般，要么太麻烦。后来想了想，为什么不做一个更智能的解决方案？既能自动识别垃圾信息，又不会误伤正常用户，还能防住新出现的机器人。
于是就开始折腾这个项目，希望能帮更多群主省心。
二、技术方案的选择

在实现上，我参考了很多现有方案，最后选择了几种互补的技术：
基础规则过滤：设置一些关键词和模式，明显广告直接拦截。这个最快，但只能对付最简单的垃圾。
媒体内容检查：有些垃圾是图片或链接，需要专门分析。
大模型智能检测：这是最关键的一环。用AI来判断消息是否合适，比单纯的关键词匹配准确得多。为什么选大模型？因为它能理解上下文，识别那些绕过规则的"聪明"垃圾。
为了不影响群聊速度，我设计了异步处理机制。明显垃圾秒删，复杂内容后台慢慢分析。用户感觉不到卡顿，机器人也逃不掉。
验证新用户时，还加了人机验证环节，确保加群的都是真人。
三、极简使用背后的技术思考

用起来很简单：装好Bot，设置一下权限，它就开始工作了。群主不用操太多心，该删的删，该封的封。
但背后其实挺复杂的。要让AI准确识别垃圾，又不误伤好人，需要不断优化算法。处理速度要快，不能让群聊变慢。数据库要稳，用户数据不能丢。
我花了不少时间调参数，测试各种场景。目标就是，让复杂的技术变得简单好用。
四、比传统广告拦截机器人强在哪里

传统机器人大多只能防广告，或者只检查新用户。这种新Bot更全面：

• 防广告：不仅关键词，还看内容语境
  
• 防机器人：新用户要验证，人机识别
  
• 内容质量：智能判断消息价值，低质内容也清理
  
• 学习能力：用AI持续改进，适应新套路
  

效果明显，群里干净多了，活跃用户也更愿意发言。
五、实测效果

<ul>得益于ollama提供的在线大模型提供的免费额度和其部署于谷歌cloud全球加速，我将bot部署于英国的服务器，到ollama api请求延迟1-2ms，到telegram荷兰数据中心的延迟在10ms以内。
如果未来ollama提供的免费额度不足以满足需求，我可能会升级付费套餐或者尝试部署ollama本地轻量化模型，实际上我已经测试过本地部署qwen2.5:1.5B模型效果也挺好

感谢一位网友贡献了一个垃圾内容特别多的群作为测试环境。三天时间，Bot自动删除了10000+条垃圾信息，终于清静了，实际上他的这个群进来几乎都是发广告的，也没正常主题交流
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这个有用。

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yyds。多谢分享

感谢分享，下载保存了，貌似很强大

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感谢发布原创作品，程序园因你更精彩

谢谢楼主提供！

很好很强大  我过来先占个楼 待编辑

谢谢楼主提供！

前排留名，哈哈哈

yyds。多谢分享

懂技术并乐意极积无私分享的人越来越少。珍惜

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