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

```text
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`:

```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

### Шаг 1. Собрать контейнер userbot

Из корня проекта:

```bash
docker build -t dbbot-userbot:latest .
```

### Шаг 2. Запустить контейнер

```bash
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:

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

## Управление и диагностика

Логи контейнера:

```bash
docker logs -f dbbot-userbot
```

Проверить, что контейнер жив:

```bash
docker ps --filter name=dbbot-userbot
```

Перезапустить после изменения `.env`:

```bash
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

```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`.