用n8n做一个Telegram店铺客服机器人

原文要点

这个免费n8n模板把Telegram机器人收信作为触发，先从n8n workflow static data取该chat最近对话，再把Settings节点里的business_name、逐行knowledge、历史和新消息拼成要求JSON输出的提示词，经HTTP请求发给Ollama、OpenAI或Anthropic任一提供方。只有模型返回标记可回答时才采用其reply；不可回答或AI请求报错都发预设cannot_answer_message，最后把客户与机器人消息追加回聊天记录。

这次做成什么

做出一个“只许按笔记回答”的Telegram练习客服：准备一份商家笔记，跑通取历史、拼提示词、解析JSON、失败兜底、写回记录五步；先用手工构造chat_id验证，再接BotFather测试机器人，避免机器人凭常识乱答。

准备什么

• n8n实例含Telegram Trigger与Telegram发送消息节点，测试阶段可用Manual Trigger代替
• BotFather创建的测试机器人和token，chat_id用测试会话，不用真实客户群
• 三选一模型通路：本地Ollama可达且模型已拉取，或OpenAI/Anthropic API key以header凭据配置
• Settings节点可填business_name、knowledge、cannot_answer_message、ai_provider、ai_model
• workflow static data可读写，用于保存同一chat_id的最近轮次

具体怎么做

1. 填写受限知识与兜底话术

   在Settings节点设business_name为虚构店名；knowledge每行只写一条事实，例如营业时间、退换规则、配送范围、客服人工时段；cannot_answer_message写成礼貌转人工；ai_provider先选ollama或openai之一，ai_model填账号真实可用名。知识不要放密钥、内部成本或无法验证承诺。

2. 构造会话上下文键

   用chat_id作为static data键，值是数组，每项含role(customer|bot)、text、ts。触发后先读取该键，缺省为空数组；只保留最近八轮，避免提示词膨胀。把新消息追加为customer项前先去除多余空白，保留原意，不改写用户问题。

3. 拼接JSON-only提示词并发HTTP

   把business_name、knowledge逐行、历史数组、新消息放入本页提示词，要求模型只输出answerable布尔与reply字符串。按ai_provider组装HTTP Request：Ollama指向ollama_url，OpenAI或Anthropic在节点上加header认证；不要在本站示例中写死真实端点参数，按所用提供方文档核对。

4. 只采用可回答回复

   解析HTTP响应为JSON；若解析失败、answerable为false、reply为空或HTTP节点报错，统一改用cannot_answer_message。解析成功才取reply，并在发送前做一次长度截断与禁用承诺词检查，例如不出现“保证退款”“绝对有效”。

5. 回发并落聊天记录

   Telegram发送节点用同一chat_id回发最终文本；随后把customer新消息与bot最终回复追加进static data数组并裁剪到最近八轮。手工测试时用两条连续消息验证第二轮能引用第一轮，但不得跨chat_id串话。

可直接复制的材料

你是{{business_name}}的Telegram客服。只能使用KNOWLEDGE中的逐行事实和HISTORY中的对话回答NEW_MESSAGE；不知道、涉及法律医疗金融建议、索要隐私或超出事实时，answerable必须为false。只输出JSON对象：{"answerable":true|false,"reply":"中文回复，少于120字","used_facts":[引用到的knowledge行号]}。不要输出Markdown，不要补充未给出的事实，不要承诺赔偿或结果。KNOWLEDGE:
{{knowledge_lines}}
HISTORY:
{{history_json}}
NEW_MESSAGE:
{{new_message}}

{"business_name":"青柠文具铺","knowledge":"营业时间为每日9:00-18:00\n满99元包邮，未满收8元运费\n签收后7天内未拆封可退\n人工客服在线为工作日10:00-12:00","cannot_answer_message":"这个问题我这边不能确定，已为您转人工，请稍等。","ai_provider":"ollama","ai_model":"请填本地已拉取模型名","ollama_url":"http://localhost:11434"}

{"chat_7001":[{"role":"customer","text":"今天几点关门？","ts":"2026-10-01T09:00:00+08:00"},{"role":"bot","text":"营业时间每日9:00-18:00。","ts":"2026-10-01T09:00:03+08:00"},{"role":"customer","text":"满多少包邮？","ts":"2026-10-01T09:01:00+08:00"}]}

输入与输出示例

本站虚构演示，未调用模型；输出与输入的包邮知识行对应。

输入

chat_7001已问过关门时间并得到营业事实；新消息“满多少包邮？”命中knowledge第2行，ai_provider=ollama测试。

对应输出

{"answerable":true,"reply":"满99元包邮，未满收8元运费。","used_facts":[2]} 最终Telegram发送该reply；若模型返回{"answerable":false,"reply":""}或HTTP失败，则发送“这个问题我这边不能确定，已为您转人工，请稍等。”

做完检查这些

• 模型输出非JSON、answerable=false或reply空白时，发送的只能是cannot_answer_message
• 同一chat_id第二轮能读到第一轮，另一chat_id读不到该历史
• knowledge之外的承诺不会出现在最终reply，used_facts只引用存在行号
• Ollama不可达或API认证失败时客户仍收到兜底，不产生静默失败
• static data数组追加后裁剪到设定轮数，不会无限增长

容易卡住的地方

• 免费模板不等于模型免费；OpenAI/Anthropic按账号计费，Ollama也需本地资源与已拉取模型
• workflow static data适合轻量上下文，多实例、重启迁移或高并发要评估持久化方案
• Telegram Trigger需要机器人先与用户或群组产生会话，拿不到chat_id时不能用该键存历史
• 提示词约束不能替代权限控制；不要把支付、退款执行、账号操作放进客服可答范围
• 不同提供方的HTTP体与鉴权头不同，本站不给未核实的精确API版本，需在节点按官方文档配置