TelegramTrigger 自动化

目标受众

- 开发者：希望通过 Telegram Bot 与用户进行交互并管理用户数据。
- 企业：需要一个自动化的客户支持系统，能够持续记录用户对话和历史。
- 研究人员：希望分析用户与 AI 之间的互动，以改进 AI 的响应。
- 教育工作者：希望为学生提供智能助手，能够回答问题并跟踪学习进度。

解决的问题

- 缺乏上下文意识：通过将用户的 Telegram ID 和 OpenAI 线程 ID 存储在 Supabase 中，确保聊天机器人能够保持对话的连续性和上下文。
- 用户数据管理：自动创建和更新用户数据，简化了用户管理流程。
- 即时响应：通过集成 OpenAI，提供快速且智能的回答，提高用户体验。

工作流程步骤

1. 接收新消息：通过 Telegram 触发器接收用户消息。
2. 查找用户：在 Supabase 数据库中查找用户是否存在。
3. 条件判断：如果用户存在，继续处理；如果不存在，创建新用户。
4. 创建 OpenAI 线程：为新用户创建一个 OpenAI 线程以维护对话。
5. 发送消息到 OpenAI：将用户的消息发送到 OpenAI 进行处理。
6. 运行助手：调用 OpenAI 助手以生成响应。
7. 获取消息：从 OpenAI 获取生成的消息。
8. 发送消息给用户：将 OpenAI 的响应发送回 Telegram 用户。

自定义指南

- 修改 Telegram Bot：在 Botfather 中创建或修改 Telegram Bot，并更新工作流中的 Bot Token。
- 调整 Supabase 数据库：根据需要添加或修改 telegram_users 表中的字段，以适应特定数据需求。
- 定制 OpenAI 助手：在 OpenAI 平台上创建或修改助手，更新助手 ID 以适应新的助手。
- 自定义消息处理逻辑：根据业务需求修改消息的处理逻辑，确保满足特定用例。