Este workflow de n8n crea un chatbot de Telegram que utiliza un modelo de lenguaje OpenAI para mantener conversaciones. Emplea una base de datos Supabase para almacenar el historial de chat, permitiendo que el bot recuerde conversaciones pasadas. El flujo comienza con el nodo ‘Receive Message’ que escucha mensajes entrantes en Telegram. Estos mensajes se almacenan temporalmente en Supabase mediante ‘Add to Queued Messages’. Un nodo ‘Wait’ introduce un retraso para agrupar mensajes. Luego, ‘Get Queued Messages’ recupera los mensajes de Supabase, ordenándolos por ID (‘Sort by Message ID’). ‘Check Most Recent Message’ verifica si hay nuevos mensajes. Si los hay, se envían al modelo de lenguaje OpenAI (‘OpenAI Chat Model’) a través de un ‘AI Agent’ que utiliza la memoria persistente en Postgres (‘Postgres Chat Memory’) para acceder al historial. La respuesta del modelo se envía al usuario a través de Telegram (‘Reply’). Si no hay nuevos mensajes, el workflow espera. Finalmente, ‘Delete Queued Messages’ elimina los mensajes procesados de Supabase. En resumen, este workflow permite crear un chatbot conversacional inteligente y persistente en Telegram, integrando OpenAI, Supabase y Postgres.
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