Supabase ストレージおよび OpenAI アシスタント機能と統合された Telegram Bot

仕組み

ワークフローは、指定された Telegram ボット内のユーザーからの受信メッセージをリッスンする Telegram Trigger ノードから始まります。ユーザーがメッセージを送信すると、このノードはメッセージの内容とユーザー情報をキャプチャし、ワークフローを開始します。次に、キャプチャされたデータは Function ノードに渡され、そこでメッセージが処理されて関連情報が抽出され、さらなるアクションに備えられます。

次に、ワークフローは Supabase ノードを利用して、長期記憶データを保存および取得します。 Function ノードは、ユーザーの以前のインタラクションに関連する既存のコンテキストが存在するかどうかを確認するリクエストを Supabase に送信します。コンテキストが存在する場合は、それが取得され、新しいメッセージと結合されて、より多くの情報が得られた応答が作成されます。

これに続いて、ワークフローは OpenAI ノードを通じて OpenAI と統合されます。新しいユーザー入力と取得されたコンテキストの両方を含む結合されたメッセージは、OpenAI の API に送信されて応答が生成されます。 OpenAI ノードはリクエストを処理し、提供された入力に基づいてレスポンスを返します。

応答が生成されると、ワークフローはテレグラム用に応答を適切にフォーマットする別の関数ノードに進みます。このフォーマットされた応答は Telegram ノード経由でユーザーに返送され、対話が完了します。

このプロセス全体を通じて、ワークフローにより、ユーザーの対話が将来の参照のために Supabase に保存されることが保証され、その後の対話でよりパーソナライズされたコンテキストを認識した対話が可能になります。

主な機能

1. コンテキスト認識:

Supabase との統合により、ボットは以前のインタラクションを記憶し、よりパーソナライズされたエクスペリエンスをユーザーに提供できます。

2. 豊富なダイアログ:

OpenAI の機能を活用することで、ボットはコンテキストに関連した洗練された応答を生成し、ユーザー エンゲージメントを強化できます。

3. リアルタイム インタラクション:

ワークフローは、ユーザーからのリアルタイム メッセージを処理するように設計されており、迅速な応答を保証し、アクティブな会話フローを維持します。

4. データ ストレージ:

Supabase は長期メモリ ストレージ ソリューションとして機能し、ボットがユーザー データとコンテキストを長期間保持できるようにします。

5. モジュラー設計:

n8n のさまざまなノードを使用すると、ワークフローの簡単な変更と拡張性が可能になり、将来の機能強化や統合に対応できます。

ツールの統合

- Telegram トリガー ノード:

Telegram ボットからの受信メッセージをキャプチャします。

- 関数ノード:

ワークフロー全体で必要に応じてデータを処理し、フォーマットします。

- Supabase ノード:

ユーザー コンテキストとメモリを保存および取得するために Supabase と対話します。

- OpenAI ノード:

ユーザー入力とコンテキストを OpenAI の API に送信して、応答を生成します。

- Telegram ノード:

生成された応答を Telegram チャット内のユーザーに送り返します。

API キーが必要です

1. OpenAI API キー:

OpenAI API へのリクエストを認証するために必要です。

2. Supabase API キー:

Supabase データベースにアクセスして対話するために必要です。

3. Telegram ボット トークン:

Telegram ボットを認証し、メッセージ処理を有効にするために必要です。

ワークフローが正しく機能するために、上記で指定したもの以外に追加の API キーや認証情報は必要ありません。