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解決する課題

Telegram のネイティブ検索は、特に中国語ユーザーや膨大なチャット履歴の中で特定のメッセージを見つけるのが難しいユーザーにとっては限界があります。このプロジェクトでは、個人のTelegramメッセージをバックアップし、ベクトル検索やAI駆動の要約技術を活用して、より正確かつ迅速に情報を検索できる仕組みを提供します。

動作方法

システムはTelegramチャット履歴をPGliteまたはPostgreSQLデータベースにエクスポート・バックアップします。メッセージはトークン化を行い、ベクトル埋め込みを作成します。これにより、キーワードベースの曖昧一致検索と意味的ベクトル検索の両方を実現できます。また、画像埋め込みをサポートし、テキストから画像を検索可能にし、LLMと統合してRAG（Retrieval-Augmented Generation）ベースのQ&Aと未読メッセージのインテリジェントな要約を提供します。

対象ユーザー

高度な検索機能を備えた自己ホスト型のTelegram会話アーカイブを必要とするユーザー、またはAIを使ってチャット履歴を要約したり、自身のメッセージデータに基づいて質問をできるようにしたいユーザー。

特徴

• ハイブリッド検索: インテリジェントなトークン化、曖昧一致、ベクトル意味検索を組み合わせ、高い精度を実現。
• AI駆動機能: RAGベースのインテリジェントQ&Aと未読メッセージの自動要約を含む。
• マルチモーダル検索: 画像埋め込みをサポートし、テキストで画像を検索可能。
• 柔軟なデプロイ: ローカルファースト管理用のTypeScript CLI、フルスタックデプロイ用のDocker Compose、ブラウザベースモードを提供。
• 自動バックアップ: MinIOオブジェクトストレージにメディアリソースを自動バックアップし、新規会話のリアルタイム同期を実現。