DBBot-telegram/redme.md

DBBot: production-схема (n8n + отдельный userbot-контейнер)

Этот проект рассчитан на ситуацию, когда:

• n8n уже запущен и доступен по URL;
• 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

dbbot/
├── redme.md                              # этот файл
├── script.py                             # Telethon userbot sender -> n8n webhook
├── requirements.txt                      # зависимости python
├── Dockerfile                            # контейнер для script.py
├── .env.example                          # пример переменных для контейнера
├── session_data/
│   └── session.session                   # StringSession (создаешь сам)
├── DBBot Unified n8n Qdrant.json         # единый workflow (ingest + rag)
└── Работа с базой (3).json               # старый/альтернативный workflow

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:

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

Шаг 1. Собрать контейнер userbot

Из корня проекта:

docker build -t dbbot-userbot:latest .

Шаг 2. Запустить контейнер

docker run -d \
  --name dbbot-userbot \
  --env-file .env \
  -v "$(pwd)/session_data:/app/session" \
  --restart unless-stopped \
  dbbot-userbot:latest

Шаг 3. 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 4. 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:

docker stop dbbot-userbot
rm -f session_data/history_done.flag
docker start dbbot-userbot

Управление и диагностика

Логи контейнера:

docker logs -f dbbot-userbot

Проверить, что контейнер жив:

docker ps --filter name=dbbot-userbot

Перезапустить после изменения .env:

docker rm -f dbbot-userbot
docker run -d \
  --name dbbot-userbot \
  --env-file .env \
  -v "$(pwd)/session_data:/app/session" \
  --restart unless-stopped \
  dbbot-userbot:latest

Формат payload, который скрипт шлет в n8n

{
  "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.