Telegram中文搜索方案探索整理推荐

Telegram 中文搜索现状

首先为大家推荐一个telegram上一个最为好用的一个电报搜索引擎机器人，为Telegram中文用户打造方便好用的中文群组搜索
不管是资源，应用，技术人才等各类资源，在小熊搜索你都能找到！

Telegram 目前的搜索逻辑是根据「单词」来进行的，请注意这里的「单词」不一定是常见的单词，前后含有空格和标点符号则自成「单词」。譬如：Newlearner 如果写成“[空格] New lear ner [空格]”，那么在搜索中，你可以找到 New、lear、ner 这三个「单词」。

这个搜索逻辑不可避免地带来一些问题，由于中文字与字之间是连贯没有空格的，如果你想要搜索某个历史关键词来找到之前的消息，可以说是很困难的。让我再次举例比较一下：随着越来越多新朋友的加入，日聊天数量越来越多，有必要减少一些无关话题以保证群聊的高话题相关性。相关性不高的话题建议大家去对应群聊讨论

可以看到第二段的“话题”一词前后都有空格，我如果想要搜索到这段话（群置顶），只需要搜“无关话题”即可。而第一段话则搜索不出任何结果。九歌有一句鸽人鸽语叫做：“反正只要足够香，你的眼神就可以不要。”而我每次想要 forword，需要搜索“你的眼神就可以不要”才可以找到这句话。

那么中文搜索逻辑如此，含大量空格的英文搜素体验会好吗，或许如此。但 Telegram 的搜索始终做不到类似浏览器关键词那样的「拆词」，搜索“New”是找不到“Newlearner”的。和中文一样，很多小语种也被这套搜索的逻辑深深地困扰。

从 Telegram 搜索逻辑入手

所以 Telegram 中文搜索难用已成事实，我将从 Telegram 搜索逻辑入手，和大家分享一下我前期做过什么努力。

为频道消息打 Tag
频道群组聊天时，将关键词前后空格
含有英文的句子中，将英文前后空格

通过以上步骤，就将「我记得某消息有个关键词叫…」的问题转化为「某消息我当时打了什么 Tag、其中是否含有关键词（英文）」。

这里附上一张我们不对外公开的、主编内部材料：自留地 Tag 列表（不完整）

在实际操作的过程中，我们觉得自己需要这么一张 Tag 表，便于对消息进行一个大致的分类和便于搜索。但随着时间的推移，消息数量的累计，Tag 起到的只剩下一个分类的作用，且分类后消息数量依然庞大。不得不采用 Tag + 英文关键词这样的方式使这套机制正常运作。

因此弊端非常明显：

Tag 太多让读者无法自动联想和对号入座，有时候频道主编也不能。而过于宽泛的 Tag 带来的依然是海量的信息量
空格是个好文明，但不是所有的群友和频道主都能在聊天和编辑频道内容中做到

基于此我们认为，脱离 Telegram 的搜索体系，采用全局爬虫才是这个问题的最优解，目的是实实在在地让大家通过「关键词」去探索频道内容或寻找之前消息。

手动整理的尝试

既然决定脱离 Telegram 这个搜索框架，我首先想到了自己的博客。博客是一个公开的内容展示平台，且可以配合浏览器进行无死角的关键词搜索。我把具有实用性的技巧、文章、源码、软件工具等收录到这个导航页，形式是标题+链接。关注自留地的老读者都知道，我们之前每天推送信息的数量较多，其中夹杂着大量的时效性、羊毛新闻等。这个导航页主要目的有二：提供一个简单的分类、便于读者们搜索。

网站上线以来，阅读量近 5K。说实话并不算很多，我认为一方面不是每个读者都有搜索的需求，另一方面打开网页搜索体验确实没有 Telegram 内直接搜索来得直接。

基于 Web 的搜索引擎

在今年1月份，为了进一步优化大家的搜索体验， gaga.ee飞机资源网 https://gaga.ee/ 站长达成合作，将自留地展示于首页便于大家勾选并进行搜索。这种网页爬虫+搜索引擎的方案我比较喜欢，使用起来也确实很方便。

基于 Pyhton 的索引 Bot

上面的两套方案都跳出了 Telegram，转战浏览器，有些读者可能认为这样的体验不太好。因此近日我决心搭建一个关键词搜索 TG Bot，这样在兼顾体验的同时能够快速找出自己想要的消息。

小熊搜索机器人 https://t.me/xxbobot 不管是群组，还是针对频道都非常好用
小熊搜索机器人 https://t.me/xxbobot：Telegram 中文频道搜索大全机器人

由于无需细说的自留地和 IT 社群附属关系，我们打算为频道做一个关键词搜索机器人。相比第一个项目提供搜素结果展示/选择界面，第三个项目则直接将所有相关消息暴力 forword，因此体验很差。经过一番比较，我们决定使用小熊搜索机器人 https://t.me/xxbobot 作为机器人搭建方案。

部署

部署过程中得到了开发者 EEYHN 的无私帮助，在这里先表示感谢。大致部署过程如下：

#申请机器人 && clone 到本地

git clone https://github.com/EYHN/telegram-search.git

#安装依赖

pip install -r requirements.txt

#修改 main.py && 创建 session 文件夹

mkdir session

#生成数据库文件

python main.py

#针对小内存机器，建立 Swap（1G），并

sysctl -w vm.max_map_count=262144

#修改 main.py 中 Docker 环境参数

ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m

#安装 docker 相关环境并运行

docker-compose up -d

运行之后机器人会实时抓取频道消息，并使用 elasticsearch 建立搜索引擎，整个项目对内存大小有一定的要求。如果你想要修改结果展示的字数，可以在 main.py 中找到相关代码，默认值为 15 个字符。

使用

机器人使用的是查询语法，可以精准到关键字词、日期。很多朋友直接输入关键词，对结果产生了很多疑问和不满，这里也来统一解答一下。先举个例子，例如我需要查询含有“动森”（动物森友会）的频道消息：

直接输入“动森”查询，会发现结果很多。这是由于未遵循查询语法，结果将含有“动”和“森”的所有消息全部列出。
当根据语法要求，输入“+动森”，会发现结果依然很多。这是因为词库并不认为「动森」是一个名词，而将含有“动”和“森”的所有消息全部列出。
因此正确的做法是，输入“+动 +森”，这表示搜索所有既含有“动”又含有“森”的消息。

总结与其他思路

照例来一张表格做一个横向对比：

	基于 Telegram 框架	支持分类	按日期搜索	准确搜索关键词	备注
Telegram 自带搜索	✓	✗	✓	✗	对中文搜索不友好
Tag 与空格	✓	✗	✓	✗	操作难度大
自留地导航（博客）	✗	✓	✗	✓	人力付出多
Web 搜索引擎	✗	✗	✗	✓	精确但需要浏览器和站主收录
Telegram 索引 Bot	✓	✗	✓	✓	精确、基于 TG 但需要自学搜索语法和服务器开销

通过以上表格，相信大家对本文介绍的几种方案有了一个更直观的认知。在 Telegram 没有打算添加非英语语种的分词搜素措施前，我们应该不断寻找方法，改善群友和读者的搜索体验。最后附上我想到的其他思路：

对于个人：Windows 端支持导出频道全部内容，将其放置于浏览器，并加以搜索即可
对于群主/频道主：可以做一个关键词回复机器人，触发某关键词回复相关内容或者链接。但操作难度大、关键词并不明确且无法满足所有人的需求，只能做一些常用的，也称不上「搜索」或者「索引」

最后啰嗦一句，以上方案并不一定适合每位频道主，在信息累积到一定量之前简单的方法见效还是不错的。譬如我作为一个频道主，更新频率不高，每次更新完之后在 Notion 等处记录下 Tag、关键词和标题链接等重要信息，也可以做到自我索引。索引，既方便了自己，也方便了频道读者，因此非做不可。

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基于 Web 的搜索引擎

基于 Pyhton 的索引 Bot

部署

使用

总结与其他思路

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