Einführung
In diesem Blogbeitrag werden wir einen n8n-Workflow untersuchen, der entwickelt wurde, um toxische Sprache in Telegram-Nachrichten zu erkennen und darauf zu reagieren. Der Workflow besteht aus mehreren Knoten, die miteinander verbunden sind, um diese Funktion zu ermöglichen.
1. Telegram Trigger
- Node-Name: Telegram Trigger
- Typ: n8n-nodes-base.telegramTrigger
- Funktion: Dieser Knoten empfangen Nachrichten aus einem Telegram-Chat.
- Er konfiguriert einen Webhook, um verschiedene Arten von Nachrichten zu empfangen, einschließlich „message“, „edited_message“, „channel_post“ und „edited_channel_post“.
- Einstellungen:
- webhookId: Eindeutige ID für den Webhook, um die eingehenden Updates zu identifizieren.
- credentials: Hier werden die Anmeldeinformationen für die Telegram-API angegeben, um Nachrichten abzurufen.
2. Google Perspective
- Node-Name: Google Perspective
- Typ: n8n-nodes-base.googlePerspective
- Funktion: Dieser Knoten verwendet die Google Perspective API, um den Text der empfangenen Nachricht zu analysieren und die Wahrscheinlichkeit für toxische Sprache zu bestimmen.
- Er sendet den Text der Nachricht und fordert bestimmte Attribute an, darunter „identity_attack“, „threat“ und „profanity“.
- Einstellungen:
- text: Sendet den tatsächlichen Text der Nachricht an die API.
- options: Hier ist die Sprache auf Englisch („en“) eingestellt.
3. IF
- Node-Name: IF
- Typ: n8n-nodes-base.if
- Funktion: Dieser Knoten überprüft, ob die Wahrscheinlichkeit für toxische Sprache (Profanity) einen bestimmten Schwellenwert überschreitet.
- In diesem Fall wird überprüft, ob der Wert größer als 0.7 ist.
- Einstellungen:
- conditions: Hier wird die Bedingung definiert, nach der der Workflow entweder fortgesetzt oder gestoppt wird.
4. Telegram
- Node-Name: Telegram
- Typ: n8n-nodes-base.telegram
- Funktion: Dieser Knoten sendet eine Antwort zurück an den Telegram-Chat, wenn toxische Sprache erkannt wird.
- Die Nachricht lautet „I don’t tolerate toxic language!“ und wird an den ursprünglichen Absender gesendet.
- Einstellungen:
- text: Die Antwortnachricht.
- chatId: Die ID des Chats, aus dem die ursprüngliche Nachricht stammt.
- reply_to_message_id: Referenz auf die ursprüngliche Nachricht, um eine Antwort zu ermöglichen.
5. NoOp
- Node-Name: NoOp
- Typ: n8n-nodes-base.noOp
- Funktion: Dieser Knoten führt keine spezifische Aktion aus und wird verwendet, um den Workflow zu beenden, wenn die Bedingungen nicht erfüllt sind.
- Einstellungen: Keine spezifischen Einstellungen erforderlich.
Ergebnis
Mit diesem Workflow können Sie effektiv toxische Sprache in Telegram-Nachrichten erkennen und darauf reagieren. Dies kann besonders hilfreich sein, um eine respektvolle Kommunikation in Chats zu gewährleisten.
Sie können den Workflow hier herunterladen: Download Link