Files
DBBot-telegram/redme.md
bilal 1c5fad898e Run only tg-userbot in Docker Compose.
Remove embedded n8n and qdrant services from compose and update README to match deployment with external n8n/qdrant and compose-based userbot operations.

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
2026-06-24 00:34:00 +03:00

186 lines
6.0 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters
This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.
## DBBot: production-схема (отдельные n8n/Qdrant + tg-userbot)
Этот проект рассчитан на ситуацию, когда:
- `n8n` уже запущен и доступен по URL;
- `qdrant` уже запущен отдельно;
- бот в чужую группу добавить нельзя;
- сообщения читаются через `Telethon userbot` из отдельного Docker-контейнера.
## Архитектура
Поток данных:
1. `script.py` (в контейнере) читает историю и новые сообщения из Telegram-группы.
2. Скрипт отправляет события в `n8n` webhook `POST /webhook/tg-inbox`.
3. Единый workflow в `n8n`:
- нормализует метаданные,
- склеивает сообщения в контекстные блоки,
- пишет в `Qdrant`.
4. В этой же схеме работает RAG-ответ через `AI Agent` + `Qdrant Retrieve Tool`.
## Структура проекта
```text
dbbot/
├── redme.md # этот файл
├── script.py # Telethon userbot sender -> n8n webhook
├── requirements.txt # зависимости python
├── Dockerfile # контейнер для script.py
├── .gitignore # исключения (секреты, кеш, сессия)
├── .env.example # пример переменных для контейнера
├── session_data/
│ └── session.session # StringSession (создаешь сам)
└── DBBot Unified n8n Qdrant.json # единый workflow (ingest + rag)
```
## Что подготовить перед первым запуском
### 1) n8n
Импортируй `DBBot Unified n8n Qdrant.json` и привяжи credentials:
- `Qdrant API`
- `Ollama API`
- `Telegram API` (для reply-ветки через Telegram Trigger)
Проверь:
- путь webhook: `tg-inbox`
- workflow переведен в `Active`
### 2) Файл сессии Telethon
Создай файл:
- `session_data/session.session`
Внутри должна быть одна строка `StringSession` без переносов и пробелов по краям.
### 3) Переменные окружения для контейнера
Сделай локальный `.env`:
```bash
cp .env.example .env
```
Заполни значения:
- `TG_API_ID`
- `TG_API_HASH`
- `TG_GROUP_ID` (например `-100...`)
- `SESSION_FILE_PATH=/app/session/session.session`
- `HISTORY_CHECK_FILE=/app/session/history_done.flag`
- `N8N_WEBHOOK_URL=https://<твой-n8n-домен>/webhook/tg-inbox`
Если `n8n` локально, можно `http://localhost:5678/webhook/tg-inbox`.
## Подробный цикл запуска проекта
`docker-compose.yaml` в этом проекте содержит только один сервис: `tg-userbot`.
### Шаг 1. Поднять контейнер tg-userbot
Из корня проекта:
```bash
docker compose up -d --build
```
### Шаг 2. Проверить, что webhook получает данные
1. Открой `Executions` в `n8n`.
2. Убедись, что появились вызовы `Webhook TG Inbox`.
3. Проверь, что далее проходят `Build Context Block` и `Qdrant Insert`.
### Шаг 3. Проверить RAG-ответ
1. Напиши вопрос Telegram-боту, подключенному к `Telegram Trigger` в workflow.
2. Проверь выполнение ветки `AI Agent`.
3. Убедись, что узел `Qdrant Retrieve Tool` вызван и ответ ушел через `Send Telegram Reply`.
## Эксплуатационный цикл (после запуска)
- Скрипт работает в контейнере постоянно:
- при первом запуске делает исторический прогон;
- затем обрабатывает новые сообщения.
- Если нужно повторить историческую загрузку:
1. останови контейнер;
2. удали `session_data/history_done.flag`;
3. запусти контейнер снова.
Команды:
```bash
docker compose stop
rm -f session_data/history_done.flag
docker compose up -d
```
## Управление и диагностика
Логи контейнера:
```bash
docker compose logs -f tg-userbot
```
Проверить, что контейнер жив:
```bash
docker ps --filter name=dbbot-userbot
```
Перезапустить после изменения `.env`:
```bash
docker compose up -d --build --force-recreate
```
## Формат payload, который скрипт шлет в n8n
```json
{
"text": "текст сообщения",
"metadata": {
"date": "2026-06-23T00:00:00Z",
"message_id": 123,
"chat_id": "-100...",
"sender_id": "456",
"sender_name": "@username",
"author_label": "@username",
"author": {
"id": "456",
"username": "username",
"display_name": "Ivan Ivanov",
"label": "@username"
},
"reply_to_message_id": 122,
"replied_to_author_label": "@other_user",
"replied_to_author": {
"id": "777",
"username": "other_user",
"display_name": "Petr Petrov",
"label": "@other_user"
},
"thread_id": "122",
"edit_date": "",
"entities": [
{ "type": "MessageEntityUrl", "offset": 10, "length": 20 }
],
"attachment": {
"has_media": false
},
"group_id": "-100...",
"source": "telegram_group"
}
}
```
## Параметры склейки сообщений в n8n
В узле `Build Context Block`:
- `WINDOW_MS = 20 минут`
- `MAX_MESSAGES = 12`
- `MIN_MESSAGES_TO_FLUSH = 3`
Рекомендации:
- меньше блоки: `MAX_MESSAGES = 8-10`;
- шире контекст: `WINDOW_MS = 30-40 минут`.