Поиск информации и анализ документов через чат
Материал носит ознакомительный характер. Использование нейросетей для планирования, саморазвития и решения бытовых задач не заменяет консультаций профильных специалистов. Автор не несет ответственности за решения, принятые на основе ответов ИИ, а также за сохранность ваших персональных данных при использовании сторонних сервисов и ботов.
Мы уже освоили, как отдавать команды голосом и настраивать напоминания, превращая Telegram в пульт управления делами. Однако настоящий потенциал ассистента раскрывается, когда он начинает работать с внешними данными: изучает статьи в интернете и анализирует ваши личные документы. Это превращает OpenClaw из исполнителя поручений в полноценного аналитика, который экономит часы вашего времени на чтении и поиске информации.
Веб-серфинг: актуальные знания из сети
Обычные нейросети помнят только то, на чем их обучали. У них есть «дата отсечки»: например, они могут не знать, какой сегодня курс валют или кто победил в соревновании вчера.
Веб-серфинг — это способность бота самостоятельно выходить в интернет. Когда вы просите OpenClaw найти свежие новости или сравнить цены, он действует как человек: открывает поисковик, заходит на сайты и собирает информацию в один отчет.
Главный плюс: бот игнорирует рекламу, баннеры и «воду». Вы получаете суть без лишних кликов.
| Обычный поиск в браузере | Поиск через OpenClaw |
|---|---|
| Листаете 10 вкладок сами | Бот читает их за секунды |
| Отвлекаетесь на рекламу | Получаете только факты |
| Сами сопоставляете данные | Получаете готовую таблицу |
Как бот читает ваши файлы: Парсинг и RAG
Когда вы отправляете боту PDF-инструкцию или Word-документ, включаются две технологии:
- Парсинг — это процесс «переваривания» файла. Бот разбирает структуру документа, извлекает из него текст и таблицы, переводя их в понятный для себя цифровой вид.
- RAG (генерация с привлечением результатов поиска) — технология, которая позволяет боту работать с огромными объемами данных.
Чтобы понять, как это работает, взгляните на Схему 1.
Как показано на Схеме 1, бот не зазубривает каждое слово. Он использует файл как открытую книгу. Когда вы задаете вопрос, технология RAG помогает ассистенту мгновенно найти нужный абзац и ответить на основе фактов из текста.
Практические сценарии
Чтобы получить точный ответ, прикрепите файл (скрепка в Telegram) и напишите конкретное задание.
✅ Хороший запрос:
«Я прикрепил договор аренды. Найди пункт о расторжении. За сколько дней я должен предупредить владельца? Есть ли штрафы?»
❌ Плохой запрос:
«Прочитай файл и скажи, что там интересного». (Бот ответит слишком общо и может упустить важные для вас детали).
Где это пригодится в жизни
- Анализ акций: загрузите правила программы лояльности и спросите: «На какие товары не начислят бонусы?» 🛒
- Краткий пересказ: отправьте ссылку на длинную статью и попросите: «Выпиши 5 главных мыслей».
- Поиск инструкций: если потеряли бумажное руководство к технике, попросите бота найти его в сети по модели и объяснить значение ошибки на дисплее.
О безопасности в России 🛡️ Ваш OpenClaw работает через Cloud.ru. Это ваше личное пространство. Документы не уходят в общие базы данных и не используются для обучения публичных нейросетей. Это безопаснее, чем загружать файлы в случайные онлайн-сервисы.
Что дальше
Мы научили бота работать с текстами и интернетом. Это база. Но что, если информация — это не текст, а фотография?
В следующей теме мы разберем «зрение» ассистента. Вы узнаете, как по одному фото чека из магазина автоматически вести учет расходов, не вбивая цифры вручную.