Мониторинг Telegram-чатов через регулярные выражения теряет эффективность для поиска клиентов. Исследование 12 081 сообщения из более чем 40 профильных IT- и digital-чатов показало, что классические методы пропускают 79,5% целевых заявок, при этом создавая свыше 60% ложных срабатываний.
Основная проблема заключается в том, что исполнители и фрилансеры используют те же ключевые слова в своих рекламных предложениях, что и заказчики. Это приводит к тому, что автоматизированные системы не могут отделить реальные коммерческие запросы от спама и саморекламы.
Для решения задачи предложена трехуровневая каскадная архитектура. Она включает легковесные эвристики с задержкой 2 мс, мультиязычные эмбеддинги с временем обработки 15 мс и финальный этап LLM-анализа, который работает по строгой JSON-схеме для точной классификации входящих сообщений.
