Go to file
mirivlad 1c904320dd Add: Персистентный выбор модели, динамические модели OpenCode 2026-03-17 04:31:18 +08:00
config Fix: Прокси, локальные модели, исправления совместимости 2026-03-17 03:58:11 +08:00
src Add: Персистентный выбор модели, динамические модели OpenCode 2026-03-17 04:31:18 +08:00
.env.example Этап 8: Поддержка российских LLM 2026-03-17 03:32:15 +08:00
.gitignore Fix: Прокси, локальные модели, исправления совместимости 2026-03-17 03:58:11 +08:00
README.md Добавлен README с инструкцией 2026-03-17 03:32:40 +08:00
requirements.txt Этап 1: Базовый Telegram-бот с прокси 2026-03-17 03:20:34 +08:00
valera.service Add: Персистентный выбор модели, динамические модели OpenCode 2026-03-17 04:31:18 +08:00

README.md

Валера - ИИ-ассистент Telegram-бот

Интеллектуальный Telegram-бот с поддержкой нескольких LLM, памятью на ChromaDB, распознаванием речи и планировщиком задач.

Возможности

  • Интеграция с LLM: qwen-code, opencode, Gigachat, YandexGPT
  • Память: Векторная БД ChromaDB для хранения истории разговоров
  • Режимы работы: С подтверждением и автономный
  • Распознавание речи: Vosk или Faster-Whisper
  • Планировщик: Напоминания и периодическая генерация идей
  • Прокси: Поддержка SOCKS5 и MTProxy

Установка

  1. Клонируйте репозиторий и перейдите в директорию:
cd valera
  1. Установите зависимости:
pip install -r requirements.txt
  1. Скопируйте .env.example в .env и заполните настройки:
cp .env.example .env
  1. Настройте переменные окружения в .env:
TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_bot_token
TELEGRAM_PROXY_URL=  # опционально
DEFAULT_TOOL=opencode

Запуск

python -m src.bot.main

Команды

  • /start - Начать работу
  • /help - Показать справку
  • /mode confirm|auto - Переключить режим
  • /use qwen|open|gigachat|yandex - Выбрать LLM
  • /qwen|/open|/gigachat|/yandex <текст> - Задать вопрос
  • /forget - Очистить историю
  • /remind <текст> <время> - Создать напоминание
  • /stt on|off - Включить/выключить распознавание речи
  • /cancel - Отменить текущее действие

Требования

  • Python 3.10+
  • qwen-code и/или opencode в PATH
  • ffmpeg (для аудио)
  • Модель Vosk или Faster-Whisper (опционально)