Создание Telegram-бота на Python, который использует нейросеть, требующую предварительного обучения на документе, — это сложная задача, требующая двух основных компонентов: бота Telegram и модели машинного обучения. Я предоставлю базовый пример, который поможет вам начать.

Шаг 1: Установка необходимых библиотек

Сначала вам нужно установить необходимые библиотеки. Используйте pip для установки библиотек python-telegram-bot и transformers:

pip install python-telegram-bot transformers

Шаг 2: Создание базы бота

Вот пример кода для создания Telegram-бота, который будет взаимодействовать с пользователем и использовать предобученную модель для генерации ответов:

import logging
from telegram import Update
from telegram.ext import Updater, CommandHandler, MessageHandler, Filters, CallbackContext
from transformers import pipeline

# Настройка логирования
logging.basicConfig(format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s', level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

# Инициализация модели
model = pipeline('text-generation', model='gpt2')  # Используйте вашу модель вместо 'gpt2'

def start(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    """Send a message when the command /start is issued."""
    update.message.reply_text('Здравствуйте! Я бот, который поможет вам. Как я могу помочь?')

def respond(update: Update, context: CallbackContext) -> None:
    """Echo the user message."""
    user_message = update.message.text
    response = model(user_message, max_length=50, num_return_sequences=1)[0]['generated_text']
    update.message.reply_text(response)

def main() -> None:
    """Start the bot."""
    updater = Updater("YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN")

    dispatcher = updater.dispatcher

    dispatcher.add_handler(CommandHandler("start", start))
    dispatcher.add_handler(MessageHandler(Filters.text & ~Filters.command, respond))

    # Запуск бота
    updater.start_polling()

    updater.idle()

if __name__ == '__main__':
    main()

Шаг 3: Обучение модели

В этом примере мы используем предобученную модель gpt2. Для более точного обучения на вашем датасете необходимо использовать более сложные методы, такие как дообучение:

from transformers import Trainer, TrainingArguments

# Подготовьте ваш датасет с вопросами и ответами
training_data = [
    {"input": "Как мне справиться со стрессом?", "output": "Есть много способов справиться со стрессом..."},
    # Добавьте больше данных
]

# Перекодируйте данные и создайте DataLoader
# ...

# Параметры обучения
training_args = TrainingArguments(
    output_dir='./results',
    num_train_epochs=1,
    per_device_train_batch_size=1,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
)

# Обучение модели
trainer.train()

Заметки

1. Токен бота: Замените YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN на токен вашего бота, который вы можете получить через BotFather в Telegram.
2. Обучение модели: В примере выше показано, как можно использовать предварительно обученную модель и как начинается процессе ее дообучения на ваших данных. Вам нужно будет написать код для обработки и подготовки ваших данных.
3. Психологическая информация: Будьте осторожны с предоставлением психологической помощи с помощью модели, учитывайте этические аспекты.

Этот пример является базовым и требует доработки для получения значительных результатов и безопасности.