TG 机器人源码如何添加自动生成摘要的功能？

想给 TG 机器人加个自动摘要功能，这需求其实很常见。以下是一些要点：

1. 先确认你的机器人用的是什么语言，Python、Node.js 这类主流语言都有现成的 NLP 库。

2. 可以用开源库做文本摘要，Python 的 Transformers（Hugging Face 出的），BART、T5 模型，效果都不错。

3. 如果不想从头写，GitHub 上有很多开源的 Telegram 框架，比如 python-telegram-bot，可以直接集成模型调用。

4. 注意性能问题，模型推理可能会卡住，建议加个队列或者异步处理。

5. 想省事的话，可以调用第三方 API，比如一些云厂商的文本摘要接口。

用的时候记得测试下准确率和响应速度。希望对你有帮助。

给 Telegram 机器人加上自动摘要功能，关键在于两个环节：接收消息 + 调用摘要模型。

1. 接收用户消息：用 Python 的 python-telegram-bot 或 aiogram 库，监听用户的文本消息。

2. 生成摘要：可以用现成的 NLP 模型，比如 Hugging Face 提供的 summarization pipeline。安装 transformers 库，加载预训练模型（如 facebook/bart-large-cnn），然后直接调用 model(text) 就能拿到摘要。

如果你想要开源方案，GitHub 上搜 “telegram bot summary” 有很多项目可以参考。注意部署时要考虑模型大小和响应速度。

想给 TG 机器人加个自动摘要功能，主要分两步：收到消息后提取内容，再用模型生成摘要。

建议用 Python，搭配 python-telegram-bot 库，生成摘要可以接入开源模型如 BERT 或 T5，也可以调用阿里云、腾讯云等的文本摘要接口，省心省力。

另外，注意下消息格式，如果是文本直接处理，图片或文件可能需要额外解析，建议先从纯文本入手，搞定后再拓展。

代码结构上，监听用户消息，触发后调用摘要函数，把结果返回用户，网上有很多开源项目可以参考，如 telegram-summarizer-bot。

最后提醒下，用模型生成摘要会有延迟，记得加个加载提示或异步处理，用户体验会好很多。