Telegram-bot AI Da Nang

Überblick des Workflows

Der Workflow „Telegram-bot AI Da Nang“ ist dafür konzipiert, um einen Telegram-Bot zu erstellen, der Benutzern hilft, ihre Treffen zu planen und zu verwalten. Er verwendet verschiedene Nodes, um die eingehenden Nachrichten zu verarbeiten, die erforderlichen Informationen zu sammeln und die Antworten in Markdown-Format zu strukturieren.

Node-Übersicht

1. telegramInput

• Typ: Telegram Trigger
• Funktion: Empfängt eintreffende Nachrichten von Telegram.
• Parameter:
  • updates: Hier wird angegeben, dass wir auf Nachrichtenupdates warten.
• Credentials: Telegram API-Authentifizierung zum Senden und Empfangen von Nachrichten.

2. telegramChatSettings

• Typ: Set
• Funktion: Speichert die Chat-ID und die Eingabemeldung in benutzerdefinierten Variablen.
• Parameter:
  • inputMessage: Vom Benutzer gesendete Nachricht.
  • chatId: ID des Chats, um die Antwort zurückzusenden.
  • mode: Setzt den Modus auf ‚telegram‘.

3. n8nInput

• Typ: n8n Trigger
• Funktion: Empfängt Nachrichten, die direkt in n8n eingegeben werden.

4. n8nChatSettings

• Typ: Set
• Funktion: Speichert die Chat-Eingabedaten in Variablen.
• Parameter:
  • inputMessage: Nutzer eingegebene Nachricht in n8n.
  • chatId: Sitzungs-ID für die n8n-Eingaben.
  • mode: Setzt den Modus auf ’n8n‘.

5. Settings

• Typ: Set
• Funktion: Stellt eine URL zu einem Google Sheet zur Verfügung, in dem geplante Treffen gelistet sind.
• Parameter:
  • scheduleURL: URL des Google Sheets.

6. Schedule

• Typ: Google Sheets
• Funktion: Liest die Daten von dem angegebenen Google Sheet.
• Parameter:
  • documentId: Verwendet die URL aus den Einstellungen.
  • sheetName: Bezieht sich auf das spezifische Arbeitsblatt im Google Sheet.

7. ScheduleToMarkdown

• Typ: Code
• Funktion: Konvertiert die Daten des Google Sheets in Markdown-Format für die Ausgabe.
• Code:

  // Holen Sie sich alle Zeilen aus der Eingabe (jedes Element hat eine "json" Eigenschaft)
  const rows = items.map(item => item.json);
  if (rows.length === 0) {
   return [{ json: { markdown: "Keine Daten verfügbar." } }];
  }
  

8. LLM

• Typ: Langchain LLM Chat
• Funktion: Verwendet ein Sprachmodell, um auf die Benutzeranfragen zu reagieren, indem es die vorherigen Chat-Daten verarbeitet.
• Credentials: Authentifizierung für den Zugriff auf das Sprachmodell.

9. ScheduleBot

• Typ: Langchain Agent
• Funktion: Verwaltet die Interaktionen zwischen dem Benutzer und dem LLM sowie der Datenbank, wo die Treffen geplant sind.
• Parameter: Verwendet die Markdown-Anzeige aus dem vorhergehenden Schritt als Kontext.

10. SetResponse

• Typ: Set
• Funktion: Stellt die Antwort für die Benutzerfrage zusammen.
• Parameter:
  • responseMessage: Der Text der Antwort, der an den Benutzer zurückgesendet wird.

11. Switch

• Typ: Switch
• Funktion: Entscheidet, ob die Antwort über den n8n-Bot oder den Telegram-Bot gesendet wird.

12. telegramResponse

• Typ: Telegram
• Funktion: Sendet die finalisierte Antwort zurück an den Telegram-Chat.
• Parameter:
  • text: Die endgültige Antwort, die an den Benutzer gesendet wird.
  • chatId: ID des Chats, wo die Nachricht gesendet wird.

13. n8nResponse

• Typ: No Operation
• Funktion: Dummy-Node für den n8n-Modus, um den Ablauf zu beenden.

14. Memory

• Typ: Langchain Memory Buffer
• Funktion: Speichert den Status und wichtige Konversationserinnerungen für den Chat.

15. SendTyping

• Typ: Telegram
• Funktion: Zeigt an, dass der Bot „tippt“, um Interaktion mit dem Benutzer zu simulieren.

Ergebnis

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass dieser Workflow einen Telegram-Bot erstellt, der schnell auf Benutzeranfragen reagiert. Er verwendet Google Sheets für die Planung von Treffen und markdown für die Ausgabeformatierung. Bei der Entscheidung, welche Nachricht gesendet wird, bezieht er den Modus (Telegram oder n8n) mit ein, was für Flexibilität bei der Nutzung sorgt.

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