Telegram机器人知识图谱的增量更新索引策略

Telegram机器人优化知识图谱增量的要点：一是消息抓取offset+limit分页抓取，记录last_update_id防止重复；二是索引更新采用异步队列（Redis+Celery）解耦，主进程只负责接消息，稳定性好；三是定期做索引去重合并，避免冗余。建议用Python的Telethon，监听稳定，配合Elasticsearch索引，性能高。不要过度设计，保证消息流不断即可，慢慢调性能。

消息ID递增抓取+时间戳过滤增量。内存缓存+异步持久化防宕机，Elasticsearch实时索引更新。布隆过滤器去重，热点数据预加载。

增量消息offset+set_my_commands限流。索引更新队列异步，redis存临时数据防止遗漏。不挂载用负载均衡，python用uvicorn+workers扛并发。工具链tortoise orm+elasticsearch，图谱更新用neo4j批量导入脚本，不搞花里胡哨的。

ID递增消息，定时轮询offset。缓存最新数据，分片防止阻塞。消息过滤去重，异步生成索引。熔断保障可用，Python aiogram+Celery队列。

增量更新的关键就是消息ID自增，每次获取最大的ID保存即可。

可以使用Redis记录最新ID，快速安全。

更新索引使用异步队列，比如celery。

消息处理模块要独立，出错不影响其它功能。

使用Tg的SearchMessages方法进行关键词过滤，不要全量抓取。

消息体的解析要轻量，只提取必须字段入库。

数据库用PostgreSQL，支持json方便以后扩展。

测试环境模拟高并发，监控内存CPU使用情况。

线上部署用Docker容器，方便扩缩容和回滚版本。

消息的过期机制，定期删除历史数据。