Как я собрал антискам-бота на грязных данных: детектор, типизатор и подводные камни

Статья описывает практический опыт ML-инженерии при создании детектора мошенничества на неструктурированных данных из Telegram. Автор разбирает построение классификатора и типизатора в условиях отсутствия размеченного датасета, работы со сленгом и смешанными языками. Материал фокусируется на архитектуре системы и реальных метриках, а не только на теоретических аспектах RAG.