云端人工智能服务： For faster deployment and less code:
Google Cloud Natural Language AI（情感、实体、语法）
AWS Comprehend（情绪、主题建模、实体）
Azure 认知服务（文本分析）
自定义模型：对于高度特定的用例，您可以使用 TensorFlow 或 PyTorch 训练自己的分类、回归或异常检测模型。
3.触发逻辑：
这通常在您的 Python 脚本或 iPaaS 平台中实现。
定义条件：if sentiment_score < -0.8 AND "urgent" in message_text:
4.电报通知层：
发送消息：使用您的机器人的 API 令牌将消息发送至：
特定用户 ID：用于私人警报（例如，发送给团队成员）。
频道 ID：用于频道中的公共或团队范围的警报。
组 ID：用于向特定团队或讨论组发出警报。
格式：使用 Markdown 或 HTML 格式在提醒中呈 电报数据 现富文本。请添加相关链接（例如，指向仪表板、特定客户记录或源消息）。
5.编排与托管：
云函数（AWS Lambda、Google Cloud Functions、Azure Functions）：非常适合事件驱动的处理（例如，收到新消息，触发函数，AI 处理后发送警报）。无服务器、可扩展，且在突发情况下经济高效。
容器（Kubernetes/ECS/AKS 上的 Docker）：适用于更复杂、有状态的应用程序或需要更多资源的模型。
虚拟专用服务器（VPS）：用于更简单、始终在线的脚本（例如，也运行 AI 的长轮询机器人）。
iPaaS 平台（Zapier、Make、n8n.io）：非常适合无需代码连接各种服务。
Zapier 流程示例： “Telegram 群组中的新消息（触发器）-> 向 Google Cloud NLP 发送文本（操作）-> 如果情绪为负面（过滤器）-> 发送 Telegram 消息（操作）。”
四、实际设置示例：竞争对手情绪警报
目标：当竞争对手在公共加密电报群中收到大量负面情绪时，立即收到电报警报。