Telegram Chatbot через n8n - Умный продавец-консультант

Описание процесса

Данная автоматизация представляет собой интеллектуального Telegram-бота для магазина электроники. Бот выступает в роли виртуального консультанта и продавца, который помогает покупателям выбрать подходящие товары, отвечает на вопросы о характеристиках, предоставляет информацию о наличии и ценах, а также автоматически уведомляет о потенциальных продажах.

Архитектура системы

ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ СИСТЕМЫ

1. AI Agent (Ядро бота)

Назначение: Центральный интеллект системы, обрабатывающий запросы клиентов

Подключенные компоненты:

• OpenAI Chat Model (gpt-4o-mini) - языковая модель
• Simple Memory - память разговора
• Supabase Vector Store - база товаров (tool: shop_storage)
• Pinecone Vector Store - база знаний (tool: Info)
• GetLead - уведомления о лидах

Системный промпт:

Ты — виртуальный консультант и продавец в магазине электроники.

Ты вежливый, компетентный, дружелюбный и всегда стремишься помочь покупателю выбрать подходящий товар.

‍

Ты подключён к базе данных Supabase, в которой находятся актуальные данные о товарах:

название, категория, характеристики (в т.ч. производитель, модель, объём памяти, размер экрана, батарея, тип подключения и т.д.), цена, наличие, рейтинг, ID товара, ссылка на фото.

‍

Твоя задача:

- Узнать потребности клиента и предложить подходящие товары.

- Отвечать на вопросы про характеристики и различия между товарами.

- Сообщать о наличии и цене.

- Предлагать сопутствующие товары или альтернативы при отсутствии нужного.

- Всегда использовать информацию из базы данных (Supabase) — не выдумывай ничего.

‍

Примеры поведения:

Если пользователь пишет:

«Хочу недорогой смартфон с хорошей камерой»

— Уточни бюджет, спроси, что ещё важно (например, бренд или автономность), и подбери 3 варианта из базы, кратко описав их достоинства.

‍

Если спрашивает:

«Чем этот ноутбук отличается от того?»

— Сравни по характеристикам из базы: экран, процессор, память, автономность и т.д.

‍

Если товара нет в наличии:

— Сообщи об этом и предложи похожие альтернативы.

‍

Формат ответа:

- Кратко и понятно (1–2 абзаца).

- Показывай цену и наличие.

- Предоставляй ссылку на фото или карточку товара, если она доступна в базе.

‍

Стиль общения:

- Уважительный, но живой (на "вы", с доброжелательным тоном).

- Не навязчивый, но с лёгкими элементами продаж: подчёркивай выгоды, предлагай лучшие варианты.

‍

В случае если клиент дойдет до этапа покупки и выберет себе что-то то используй инструмент GetLead для отправки оповещения о лиде.

‍

2. Memory System (Система памяти)

Назначение: Обеспечивает контекстность разговора

Simple Memory настройки:

• Session ID Type: Custom Key
• Session Key: {{ $json.message.chat.id }} (уникальный ID чата)
• Context Window Length: 10 сообщений

Принцип работы:

1. Каждый чат Telegram получает уникальную сессию
2. Бот помнит последние 10 сообщений каждого клиента
3. Контекст сохраняется между сообщениями в рамках одного чата
4. Память очищается при достижении лимита (rolling window)

3. Vector Store Systems (Векторные базы знаний)

3.1 Supabase Vector Store - База товаров Назначение: Поиск и предоставление информации о товарах

Настройки:

• Mode: retrieve-as-tool (используется как инструмент)
• Tool Name: "shop_storage"
• Tool Description: "База данных магазина"
• Table Name: "products"
• Embedding Model: OpenAI Embeddings

Структура данных товаров:

• Название - наименование товара
• Категория - тип устройства (смартфон, ноутбук, и т.д.)
• Характеристики - производитель, модель, память, экран, батарея, подключения
• Цена - стоимость товара
• Наличие - количество на складе
• Рейтинг - оценка товара
• ID товара - уникальный идентификатор
• Ссылка на фото - URL изображения
• embedding

3.2 Pinecone Vector Store - База знаний Назначение: Поиск общей информации о магазине

Настройки:

• Mode: retrieve-as-tool
• Tool Name: "Info"
• Tool Description: "Работа с общей информацией о магазине"
• Index: "ope"
• Embedding Model: OpenAI Embeddings

Содержание базы знаний:

• Правила возврата и обмена
• Условия доставки
• Гарантийные обязательства
• Акции и скидки
• Контактная информация
• FAQ по обслуживанию

ОСНОВНОЙ ПРОЦЕСС РАБОТЫ

ЭТАП 1: ПОЛУЧЕНИЕ СООБЩЕНИЯ

1.1 Telegram Trigger

Назначение: Получает входящие сообщения от пользователей

Настройки:

• Updates: message (только текстовые сообщения)
• Webhook ID: уникальный для каждого бота
• Credentials: Test Shop (Telegram API ключ)

Что происходит:

1. Пользователь отправляет сообщение боту в Telegram
2. Telegram отправляет webhook на n8n
3. Триггер активируется и передает данные сообщения

Структура полученных данных:

{

  "message": {

    "message_id": 123,

    "chat": {

      "id": 987654321,

      "type": "private"

    },

    "text": "Хочу купить смартфон",

    "from": {

      "id": 987654321,

      "username": "user123"

    }

  }

}

‍

ЭТАП 2: ОБРАБОТКА AI АГЕНТОМ

2.1 Анализ запроса

Что происходит:

1. AI получает текст сообщения: {{ $json.message.text }}
2. Загружает контекст из Simple Memory по chat.id
3. Анализирует намерение пользователя
4. Определяет, нужен ли поиск в базах данных

2.2 Работа с инструментами

Поиск товаров (shop_storage):

• При запросах о товарах AI использует Supabase Vector Store
• Выполняется семантический поиск по описанию
• Возвращаются наиболее релевантные товары
• AI анализирует характеристики, цены, наличие

Поиск информации (Info):

• При вопросах о магазине AI использует Pinecone Vector Store
• Поиск по базе знаний общей информации
• Получение данных о доставке, гарантии, возврате

Отправка лида (GetLead):

• При готовности к покупке AI использует GetLead tool
• Автоматически отправляется уведомление менеджеру
• Включает информацию о клиенте и выбранном товаре

2.3 Формирование ответа

AI создает персонализированный ответ, учитывая:

• Контекст предыдущих сообщений
• Найденную информацию о товарах
• Потребности клиента
• Стиль общения (вежливый, профессиональный)

ЭТАП 3: ОТПРАВКА ОТВЕТА

3.1 Telegram Response

Назначение: Отправляет ответ пользователю

Настройки:

• Chat ID: {{ $('Telegram Trigger').item.json.message.chat.id }}
• Text: {{ $json.output }} (ответ от AI Agent)
• Additional Fields:
  
  • appendAttribution: false (убирает подпись n8n)

Дополнительная система загрузки знаний

ЭТАП 4: ОБНОВЛЕНИЕ БАЗЫ ЗНАНИЙ

4.1 Form Trigger - On form submission

Назначение: Загрузка документов в базу знаний

Настройки:

• Form Title: "База знаний"
• Form Description: "Загрузите документ"
• Form Fields: File upload

‍

4.2 Document Processing Pipeline

Последовательность обработки документов:

Default Data Loader:

• Data Type: binary (работает с файлами)
• Поддерживаемые форматы: PDF, DOC, TXT, и др.

Character Text Splitter:

• Разбивает документ на фрагменты
• Оптимальный размер для векторизации
• Сохраняет смысловую связность

Embeddings OpenAI1:

• Создает векторные представления фрагментов
• Использует модель OpenAI для эмбеддингов

Pinecone Vector Store1:

• Mode: insert (добавление в базу)
• Index: "ope"
• Сохраняет векторы в Pinecone для поиска

Детальная схема подключений

Основной процесс (активный):

1. Telegram Trigger → AI Agent
2. AI Agent → Telegram

AI компоненты:

• OpenAI Chat Model → AI Agent (языковая модель)
• Simple Memory → AI Agent (память разговора)
• Supabase Vector Store → AI Agent (база товаров как tool)
• Pinecone Vector Store → AI Agent (база знаний как tool)
• GetLead → AI Agent (уведомления как tool)

Поддержка векторных поисков:

• Embeddings OpenAI → Supabase Vector Store (эмбеддинги для товаров)
• Embeddings OpenAI2 → Pinecone Vector Store (эмбеддинги для знаний)

Система загрузки знаний (отключена):

1. On form submission → Pinecone Vector Store1
2. Default Data Loader → Pinecone Vector Store1
3. Character Text Splitter → Default Data Loader
4. Embeddings OpenAI1 → Pinecone Vector Store1

Необходимые сервисы и настройки

API ключи и сервисы:

1. Telegram Bot Token - для интеграции с Telegram
2. OpenAI API Key - для GPT-4o-mini и эмбеддингов
3. Supabase API Key - для базы товаров
4. Pinecone API Key - для базы знаний

Настройка Telegram ботов:

• Test Shop - основной бот для клиентов
• Youtube transcribe - бот для уведомлений менеджеров

Структура базы товаров (Supabase):

Настройка Pinecone:

• Index name: "Любое название"
• Dimensions: 1536 (соответствует OpenAI embeddings)
• Metric: cosine similarity

Возможности системы

Основные функции:

• Консультации по товарам - подбор по параметрам
• Сравнение характеристик - детальное сопоставление
• Информация о наличии - актуальные данные склада
• Предложение альтернатив - при отсутствии товара
• Уведомления о лидах - автоматическая передача менеджерам

Интеллектуальные возможности:

• Семантический поиск - понимание естественного языка
• Контекстная память - учет предыдущих сообщений
• Персонализация - адаптация под потребности клиента
• Многоуровневая база знаний - товары + общая информация

Преимущества системы:

• 24/7 доступность - работает круглосуточно
• Мгновенные ответы - нет очередей и ожидания
• Актуальная информация - прямая связь с базой товаров
• Автоматическая квалификация лидов - уведомления менеджеров
• Масштабируемость - может обслуживать множество клиентов

Примеры сценариев использования

Сценарий 1: Подбор смартфона

Клиент: "Хочу недорогой смартфон с хорошей камерой"

Процесс:

1. AI анализирует запрос
2. Поиск в Supabase по параметрам "недорогой" + "камера"
3. Возвращает 3 варианта с характеристиками и ценами
4. Запоминает предпочтения в Simple Memory

Сценарий 2: Сравнение товаров

Клиент: "Чем iPhone 15 отличается от Samsung Galaxy S24?"

Процесс:

1. Поиск обеих моделей в базе товаров
2. Извлечение характеристик (экран, процессор, камера, батарея)
3. Структурированное сравнение
4. Рекомендация на основе потребностей

Сценарий 3: Информация о доставке

Клиент: "Какие у вас условия доставки?"

Процесс:

1. Поиск в Pinecone Vector Store (база знаний)
2. Извлечение информации о доставке
3. Предоставление актуальных условий и тарифов

Сценарий 4: Готовность к покупке

Клиент: "Хочу купить этот ноутбук"

Процесс:

1. AI определяет намерение покупки
2. Использует GetLead tool
3. Отправляет уведомление менеджеру с деталями
4. Предоставляет клиенту информацию о следующих шагах

Результат работы системы

Что получается:

• Умный консультант работающий 24/7
• Квалифицированная поддержка на основе актуальных данных
• Автоматическая генерация лидов для отдела продаж
• Персонализированный сервис с памятью контекста
• Масштабируемое решение для роста бизнеса

Метрики эффективности:

• Скорость ответа - мгновенные реакции на запросы
• Точность информации - данные напрямую из базы товаров
• Конверсия в лиды - автоматическое выявление готовых клиентов
• Удовлетворенность клиентов - профессиональное обслуживание

Применение:

• Интернет-магазины - автоматизация продаж
• Розничные сети - поддержка клиентов
• B2B продажи - квалификация лидов
• Техподдержка - решение типовых вопросов

Эта система превращает простого Telegram-бота в полноценного виртуального продавца-консультанта с доступом к базе товаров и знаний!

‍