Automatisation Telegram avec n8n : envoi de messages et fichiers
Ce workflow n8n a pour objectif d'automatiser l'envoi de messages et de fichiers via Telegram, facilitant ainsi la communication pour les équipes et les entreprises. Grâce à cette automatisation n8n, les utilisateurs peuvent recevoir des fichiers, extraire le texte et envoyer des messages instantanément, ce qui est particulièrement utile pour les équipes de support client ou de gestion de projets. Le workflow commence par un déclencheur Telegram qui capte les mises à jour, permettant de réagir rapidement aux messages entrants. Ensuite, le texte reçu est traité pour en extraire les informations pertinentes. Par la suite, une requête HTTP est effectuée pour interagir avec le service GROQ LLAVA, ce qui permet de générer des réponses basées sur les données reçues. Les fichiers envoyés par les utilisateurs sont ensuite convertis en base64 pour être facilement manipulés et envoyés à d'autres services. Les notes autocollantes sont également intégrées pour garder une trace des informations importantes. En utilisant ce workflow, les entreprises peuvent améliorer leur efficacité opérationnelle, réduire les délais de réponse et offrir une expérience utilisateur optimale. En somme, cette automatisation présente une valeur ajoutée significative en simplifiant la gestion des communications sur Telegram.
Workflow n8n Telegram, communication : vue d'ensemble
Schéma des nœuds et connexions de ce workflow n8n, généré à partir du JSON n8n.
Workflow n8n Telegram, communication : détail des nœuds
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"id": "aDPpPIaeM7zfUCdJ",
"meta": {
"instanceId": "e5595d8cd58f3a24b5a8cf05dd852846c05423873db868a2b7d01a778210c45a",
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"name": "GROQ LLAVA V1.5 7B",
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{
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"name": "Telegram Trigger",
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540,
280
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"*"
],
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}
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"type": "n8n-nodes-base.telegram",
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1640,
280
],
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"text": "={{ $json.choices[0].message.content }}",
"chatId": "={{ $('Telegram Trigger').item.json.message.chat.id }}",
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}
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"telegramApi": {
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}
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"typeVersion": 1.2
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"id": "bd39b29f-e128-4891-bc6a-3eb75de29182",
"name": "Get only the text",
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1420,
280
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"parameters": {
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"assignments": [
{
"id": "52a2f0d9-3137-4f6e-a2c1-8285694f6159",
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"type": "string",
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}
]
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},
"typeVersion": 3.4
},
{
"id": "f1a96061-6d81-4d21-adac-dab475a00eb1",
"name": "HTTP Request GROQ LLAVA",
"type": "n8n-nodes-base.httpRequest",
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1200,
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"parameters": {
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"method": "POST",
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"jsonBody": "={\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": [\n {\n \"type\": \"text\",\n \"text\": \"Describe this image in great detail\"\n },\n {\n \"type\": \"image_url\",\n \"image_url\": {\n \"url\": \"data:image/jpeg;base64,{{ $json.data }}\"\n }\n }\n ]\n }\n ],\n \"model\": \"llava-v1.5-7b-4096-preview\"\n}",
"sendBody": true,
"sendHeaders": true,
"specifyBody": "json",
"headerParameters": {
"parameters": [
{
"name": "Authorization",
"value": "Bearer YOUR_API_TOKEN"
},
{
"name": "Content-Type",
"value": "application/json"
}
]
}
},
"typeVersion": 4.2
},
{
"id": "ab6be84f-06df-4f6f-b7fc-e328bc854116",
"name": "convert the image file to base64",
"type": "n8n-nodes-base.extractFromFile",
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980,
280
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"parameters": {
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"operation": "binaryToPropery"
},
"typeVersion": 1
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{
"id": "888397d6-4fd1-4e9b-852e-1731159df4f5",
"name": "Receive the File",
"type": "n8n-nodes-base.telegram",
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760,
280
],
"parameters": {
"fileId": "={{ $json.message.photo[0].file_id }}",
"resource": "file"
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "",
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}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "7d117dd2-bd9f-4930-a727-8bff38cb5b72",
"name": "Sticky Note",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
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440,
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"parameters": {
"color": 4,
"width": 691.428571428571,
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"content": "## Set Up\n\nOpen the Telegram app and search for the BotFather user (@BotFather)\nStart a chat with the BotFather\nType /newbot to create a new bot\nFollow the prompts to name your bot and get a unique API token\nSave your access token and username\n## Start Using\nOnce you set the Bot, you can send the image. \nThe second node get the image and send to the next node to be convert in base64, that is required by Groq in the documentation.\n\n [Groq docs](https://console.groq.com/docs/vision)"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a935a3a6-85cd-43c6-aa0a-a37f6c40372a",
"name": "Sticky Note1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
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1160,
-20
],
"parameters": {
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"content": "## Using GROQ API\n\nNow we send the image in base64 to the API and get the description of the image."
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"node": "convert the image file to base64",
"type": "main",
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]
]
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"Telegram Trigger": {
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[
{
"node": "Receive the File",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
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"Get only the text": {
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[
{
"node": "Telegram send the text",
"type": "main",
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}
]
]
},
"HTTP Request GROQ LLAVA": {
"main": [
[
{
"node": "Get only the text",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"convert the image file to base64": {
"main": [
[
{
"node": "HTTP Request GROQ LLAVA",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}Workflow n8n Telegram, communication : pour qui est ce workflow ?
Ce workflow s'adresse aux équipes de support client, aux gestionnaires de projets et aux entreprises qui utilisent Telegram pour la communication. Il est conçu pour des utilisateurs ayant un niveau technique intermédiaire et peut être facilement intégré dans des organisations de taille petite à moyenne.
Workflow n8n Telegram, communication : problème résolu
Ce workflow résout le problème de la lenteur dans la communication et le traitement des fichiers au sein des équipes. En automatisant l'envoi de messages et la gestion des fichiers sur Telegram, il élimine les frustrations liées aux réponses manuelles et réduit les risques d'erreurs humaines. Les utilisateurs bénéficient d'une communication plus rapide et efficace, ce qui leur permet de se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Workflow n8n Telegram, communication : étapes du workflow
Étape 1 : Le workflow est déclenché par un message reçu sur Telegram.
- Étape 1 : Le texte du message est extrait pour être traité.
- Étape 2 : Une requête HTTP est envoyée à GROQ LLAVA pour générer une réponse basée sur le contenu du message.
- Étape 3 : Les fichiers reçus sont convertis en base64 pour faciliter leur manipulation.
- Étape 4 : Les notes autocollantes sont créées pour garder une trace des informations pertinentes.
Workflow n8n Telegram, communication : guide de personnalisation
Pour personnaliser ce workflow, vous pouvez modifier l'URL de la requête HTTP pour pointer vers votre propre service ou API. Il est également possible d'ajuster les paramètres du déclencheur Telegram pour filtrer les types de messages que vous souhaitez traiter. Pour les notes autocollantes, vous pouvez changer le contenu et les dimensions selon vos besoins. Enfin, assurez-vous de sécuriser les informations sensibles en configurant les paramètres d'envoi de données de manière appropriée.