Assistant Telegram avec mémoire et notes dans Baserow
Le workflow démarre par un Webhook qui reçoit les messages envoyés à un bot Telegram. Il vérifie l'expéditeur, puis oriente le message vers le traitement texte, audio ou image avant de le confier à un Agent IA relié à un modèle OpenAI. Les notes et les souvenirs à long terme sont écrits dans deux tables Baserow, et l'historique de la conversation en cours passe par une mémoire PostgreSQL. Avant de lancer le template, il faut créer les tables Baserow décrites dans les notes et disposer d'un bot Telegram.
- Déclencheur
- Webhook
- Taille
- 28 nœuds
- Outils
- OpenAI, Telegram, Agent IA, PostgreSQL, Baserow
Comment fonctionne ce workflow
- 1
Le Webhook reçoit les messages envoyés au bot Telegram.
- 2
Validate Telegram User vérifie l'expéditeur avant que le message ne soit traité.
- 3
Un Switch envoie le contenu vers Process Text, Process Audio ou Process Image selon son type.
- 4
L'Agent IA répond à l'aide d'un modèle OpenAI et d'une mémoire PostgreSQL pour la conversation en cours.
- 5
L'agent interroge Baserow pour retrouver les souvenirs et les notes déjà enregistrés.
- 6
Les nouvelles notes et les nouveaux souvenirs sont écrits dans les tables Baserow correspondantes.
- 7
La réponse est renvoyée dans la conversation Telegram.
Quand l'utiliser
- Tenir une liste de notes personnelles accessible depuis Telegram.
- Poser une question à l'assistant par message vocal ou par photo.
- Conserver des souvenirs à long terme d'une conversation à l'autre.
À préparer avant l'import
- Un bot Telegram créé avec BotFather, et son token renseigné dans les identifiants n8n.
- Une clé API OpenAI, enregistrée dans les identifiants n8n.
- Un compte Baserow avec un workspace nommé « Memories and Notes », et son jeton d'accès dans n8n.
- Une table « Memory Table » avec le champ « Memory » en texte long et « Date Added » au format US avec l'heure.
- Une table « Notes Table », dupliquée depuis la précédente, avec le premier champ renommé « Notes ».
- Une base PostgreSQL pour la mémoire de conversation, et ses identifiants dans n8n.
Bon à savoir
Vérifiez le champ « Date Added » avant le premier test. Il doit être au format US et inclure l'heure, comme le demandent les notes du template, et il doit être présent dans les deux tables.
Installer ce template dans n8n
- Téléchargez le fichier JSON avec le bouton en haut de la page.
- Dans n8n, ouvrez le menu d'un workflow vide, choisissez « Import from File » et sélectionnez le fichier.
- Reliez vos propres identifiants à chaque nœud qui en demande un, lancez un test, puis activez le workflow.
Ce template fonctionne sur n8n auto-hébergé comme sur n8n Cloud. Les nœuds IA demandent une version récente de n8n.
Autres templates : Chatbots & Assistants IA
- Répondre aux questions de voyage avec Couchbase et GeminiUn chatbot qui répond à partir de points d'intérêt stockés dans Couchbase, avec des embeddings OpenAI et le modèle Gemini.
- Donner une mémoire à long terme à un agent IA avec Google DocsUn agent IA qui retient des informations entre les conversations, dans un Google Doc, et peut les envoyer par Gmail ou Telegram.
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- Créer un chatbot WhatsApp de vente avec OpenAIUn agent OpenAI répond aux messages WhatsApp en s'appuyant sur une brochure produit importée dans n8n.
- Interroger une base PostgreSQL en langage naturel avec un agent IAUn agent OpenAI répond à vos questions en langage naturel en lisant une base PostgreSQL depuis un chat.
- Coacher la rédaction d'un discours sur Telegram avec GeminiUn bot Telegram qui commente vos brouillons de discours, les reprend après vos modifications et rédige la version finale avec Gemini.
Vous voulez ce workflow branché sur vos outils ?
Ce template est un point de départ. Nous l'adaptons à vos règles, à vos comptes et à votre hébergement, puis nous le maintenons.
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