Telegram机器人如何实现上下文理解

给机器人加一个“记忆库”，每次对话都保存一下上下文记录。比如使用数据库或者JSON文件保存用户的ID和对话记录，每次回复时先读取一下历史记录。使用Python Flask+SQLite就很不错，或者直接使用内存数据库Redis会更高效。在消息处理的时候，不要只给AI模型当前消息，而是把最近几条的历史消息一起给，AI模型才能理解上下文。注意设置合理的历史过期时间，不要堆积历史。

变量存上下文：比如user_dict，对话前取值。用状态管理：比如chat_id做key。复杂场景用数据库持久化存储。代码逻辑判断：根据历史回复做回复。机器学习的用rasa框架等。

默认情况下，Telegram机器人没有上下文记忆功能。需要你手动实现对话记忆功能。一般做法是：用数据库或变量存储对话状态，每次用户发送信息，机器人读取历史对话记录，根据上下文生成回复。例如，用户A说“我叫小明”，机器人保存name：小明，下次用户A问“我叫什么”，机器人读取name值即可。代码实现上可以用session、缓存、数据库等方式。关键是把对话信息串联起来，不要让对话中断即可。