Du får idéer på de sämsta tänkbara ställena. Hälften i Telegram-chattar, hälften i skärmdumpar, några i röstnotiser som du “ska transkribera senare” (det kommer du inte), och ett par utspridda i slumpmässiga dokument.
Den här Telegram Docs capture-uppsättningen träffar marknadsförare och founders rakt i magen, eftersom dina bästa insikter ofta dyker upp mitt i scrollandet. Konsulter känner igen det också, särskilt när du behöver minnas vad du sa till en kund för tre veckor sedan. Resultatet är enkelt: du slutar tappa kontext och du kan ställa frågor till din egen historik som om den vore ett sökbart minne.
Du kopplar ihop Telegram, Google Docs, OpenAI och Pinecone i n8n så att meddelanden, röstnotiser och bilder blir ett “minnespalats” du kan fråga när som helst. Och ja, det fortsätter att lära sig varje dag.
Så fungerar den här automationen
Här är det kompletta flödet du kommer att sätta upp:
n8n Workflow Template: Telegram + Google Docs: tappa aldrig idéer igen
flowchart LR
subgraph sg0["Telegram Flow"]
direction LR
n0["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/telegram.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Telegram Trigger"]
n1@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Switch", pos: "b", h: 48 }
n2@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "OpenAI", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "OpenAI1", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "AI Agent", pos: "b", h: 48 }
n5["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/telegram.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Telegram"]
n6@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Edit Fields_Audio", pos: "b", h: 48 }
n7@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Edit Fields_Image", pos: "b", h: 48 }
n8@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Edit Fields_Text", pos: "b", h: 48 }
n9@{ icon: "mdi:cube-outline", form: "rounded", label: "Pinecone Vector Store", pos: "b", h: 48 }
n10@{ icon: "mdi:vector-polygon", form: "rounded", label: "Embeddings OpenAI", pos: "b", h: 48 }
n11@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Google Docs", pos: "b", h: 48 }
n20@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Deepseek", pos: "b", h: 48 }
n21@{ icon: "mdi:memory", form: "rounded", label: "Window Buffer Memory", pos: "b", h: 48 }
n22["<div style='background:#f5f5f5;padding:10px;border-radius:8px;display:inline-block;border:1px solid #e0e0e0'><img src='https://flowpast.com/wp-content/uploads/n8n-workflow-icons/telegram.svg' width='40' height='40' /></div><br/>DownloadAudio"]
n2 --> n6
n1 --> n8
n1 --> n22
n1 --> n3
n3 --> n7
n4 --> n5
n20 -.-> n4
n11 -.-> n4
n22 --> n2
n8 --> n4
n0 --> n1
n6 --> n4
n7 --> n4
n10 -.-> n9
n21 -.-> n4
n9 -.-> n4
end
subgraph sg1["Schedule Flow"]
direction LR
n12@{ icon: "mdi:cube-outline", form: "rounded", label: "Pinecone Vector Store1", pos: "b", h: 48 }
n13@{ icon: "mdi:vector-polygon", form: "rounded", label: "Embeddings OpenAI1", pos: "b", h: 48 }
n14@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Default Data Loader", pos: "b", h: 48 }
n15@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Recursive Character Text Spl..", pos: "b", h: 48 }
n16@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "Schedule Trigger", pos: "b", h: 48 }
n17@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Google Docs1", pos: "b", h: 48 }
n18@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Edit Fields", pos: "b", h: 48 }
n19@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Google Docs2", pos: "b", h: 48 }
n18 --> n12
n17 --> n18
n16 --> n17
n13 -.-> n12
n14 -.-> n12
n12 --> n19
n15 -.-> n14
end
%% Styling
classDef trigger fill:#e8f5e9,stroke:#388e3c,stroke-width:2px
classDef ai fill:#e3f2fd,stroke:#1976d2,stroke-width:2px
classDef aiModel fill:#e8eaf6,stroke:#3f51b5,stroke-width:2px
classDef decision fill:#fff8e1,stroke:#f9a825,stroke-width:2px
classDef database fill:#fce4ec,stroke:#c2185b,stroke-width:2px
classDef api fill:#fff3e0,stroke:#e65100,stroke-width:2px
classDef code fill:#f3e5f5,stroke:#7b1fa2,stroke-width:2px
classDef disabled stroke-dasharray: 5 5,opacity: 0.5
class n0,n16 trigger
class n2,n3,n4,n14,n15 ai
class n20 aiModel
class n21 ai
class n9,n12 ai
class n10,n13 ai
class n1 decision
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n0,n5,n22 customIcon
Varför det här spelar roll: idéer försvinner snabbare än du tror
De flesta “anteckningssystem” fallerar i exakt det ögonblick du faktiskt behöver dem. Du är på väg någonstans, mellan möten eller mitt i en uppgift, och så landar idén. Du skickar ett snabbt Telegram-meddelande till dig själv, släpper in en skärmdump, kanske spelar in en röstnotis. Senare, när det gäller, minns du inte formuleringen du använde, du hittar inte filen och du kan definitivt inte söka i skärmdumpen. Så du gör om tankearbetet du redan gjort. Det är utmattande och ärligt talat gör det dig långsammare än du borde vara.
Friktionen byggs på. Här är var det fallerar.
- Du slutar med att leta i Telegram, Drive och gamla chattar i cirka 20 minuter bara för att bekräfta en enda detalj.
- Röstnotiser staplas på hög eftersom det är störigt att transkribera dem, så bra idéer blir kvar i ljud.
- Skärmdumpar känns “sparade”, men de är inte användbara eftersom du inte kan söka tillförlitligt i innehållet.
- Även när du sparar anteckningar är de utspridda, vilket gör att ditt framtida jag saknar kontext att jobba med.
Vad du bygger: en Telegram-“AI-sekreterare” med sökbart minne
Det här flödet gör Telegram till en enda inkorg för allt du vill komma ihåg. Du skickar text, en röstnotis eller en bild till din bot, och n8n skickar vidare till rätt bearbetningsspår. Ljud hämtas och transkriberas. Bilder analyseras så att innehållet inte fastnar i pixlar. Sedan avgör en AI-agent vad du försöker göra: lagra något som kunskap, eller ställa en fråga som ska besvaras utifrån din tidigare kontext. När den lagrar kunskap skriver den nyckeldetaljer i ett dedikerat Google-dokument (ditt “minnespalats”). När du frågar något söker den i en Pinecone-vektordatabas efter relevanta tidigare poster och svarar i Telegram, med din senaste konversation som extra kontext.
Det lär sig också enligt schema. En gång per dag hämtar flödet det senaste innehållet från ditt Google-dokument, delar upp det i chunkar, skapar embeddings och uppdaterar ditt Pinecone-index så att framtida svar blir bättre över tid.
Det du bygger
| Det som automatiseras | Det du uppnår |
|---|---|
|
|
Förväntade resultat
Säg att du fångar 10 saker per dag: 6 textmeddelanden, 2 skärmdumpar och 2 röstnotiser. Manuellt skulle du kopiera in det i ett dokument, döpa om bilder och transkribera ljud, vilket lätt blir runt 5 minuter per sak i snitt (alltså nära en timme om dagen). Med det här flödet vidarebefordrar du allt till Telegram på kanske 2 minuter totalt och låter sedan bearbetningen gå i bakgrunden. “Arbetet” blir att fråga: “Vad bestämde jag om den där rubriken till landningssidan?” och få ett svar tillbaka i samma chatt.
Innan du börjar
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för self-hosting om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Telegram för meddelandeintag via en bot
- Google Docs för att lagra ditt “minnespalats”
- OpenAI API-nyckel (hämta den i din OpenAI-dashboard)
- Pinecone API-nyckel (hämta den i Pinecone-konsolen)
Svårighetsgrad: Medel. Du kommer inte att koda, men du kommer att koppla konton, klistra in några ID:n/nycklar och testa med riktiga Telegram-meddelanden.
Vill du att någon bygger det åt dig? Prata med en automationsexpert (gratis 15-minuters konsultation).
Steg för steg
Ett Telegram-meddelande triggar allt. Flödet startar med en Telegram bot-trigger, så all text, röstnotiser eller bilder du skickar blir input som automationen kan förstå.
Flödet tar reda på vad du skickade. Ett routningssteg (Switch) kollar om det inkommande meddelandet är text, en ljudfil eller en bild. Ljud hämtas först från Telegram och skickas sedan till OpenAI för transkribering. Bilder går till OpenAI för analys så att du kan söka i innehållet senare, inte bara filnamnet.
En AI-agent väljer “lagra” vs “svara”. Agenten använder en chattmodell plus korttidsminne från konversationen så att den kan svara naturligt. Om du ställde en fråga hämtar den relevant kontext från Pinecone (vektorsökning) och formulerar ett svar. Om du gav information extraherar den nyckeldetaljerna och skickar dem till ditt Google-dokument.
Din kunskapsbas uppdateras dagligen. Via en schematrigger hämtar n8n det senaste innehållet i Google Docs, delar upp det i chunkar, skapar embeddings och uppdaterar ditt Pinecone-index. Det är det som gör assistenten “självlärande” i stället för att glömma gårdagens insikter.
Du kan enkelt ändra agentens personlighet så att den matchar din ton och sedan justera det dagliga schemat att köra morgon eller kväll beroende på behov. Se hela implementeringsguiden nedan för anpassningsalternativ.
Steg-för-steg-guide för implementering
Steg 1: Konfigurera Telegram-triggern
Det här arbetsflödet startar med inkommande Telegram-meddelanden och routar dem baserat på indatatyp.
- Lägg till och öppna Telegram Intake Trigger.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era Telegram-inloggningsuppgifter (Bot Token).
- Spara noden för att generera webhooken och aktivera den i er Telegram-bot.
- Bekräfta att Telegram Intake Trigger är ansluten till Route By Input som nästa nod.
Steg 2: Konfigurera indataroutning och hämtning av media
Switch- och mappningsnoderna normaliserar text-, ljud- och bildindata för AI-lagret.
- Öppna Route By Input och definiera villkoren för text-, ljud- och bildgrenar baserat på er Telegram-payload.
- Anslut Route By Input till Map Text Fields, Fetch Audio File och OpenAI Image Request enligt arbetsflödet.
- Öppna Fetch Audio File och mappa ljudfil-ID:t från Telegram för nedladdning.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era Telegram-inloggningsuppgifter i Fetch Audio File.
- Öppna Map Text Fields, Map Audio Fields och Map Image Fields för att forma en konsekvent payload till AI Orchestrator.
Steg 3: Konfigurera OpenAI-förfrågningar för ljud och bild
Ljud- och bildindata konverteras till textprompter för AI-agenten.
- Öppna OpenAI Audio Request och konfigurera parametrarna för ljud-till-text-förfrågan för er modell.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era OpenAI-inloggningsuppgifter i OpenAI Audio Request.
- Öppna OpenAI Image Request och konfigurera prompten för bildanalys eller inställningarna för er vision-modell.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era OpenAI-inloggningsuppgifter i OpenAI Image Request.
- Säkerställ att OpenAI Audio Request skickar utdata till Map Audio Fields och att OpenAI Image Request skickar utdata till Map Image Fields.
Steg 4: Konfigurera AI Orchestrator och verktyg
AI-agenten använder minne, verktyg och retrieval för att besvara användarfrågor.
- Öppna AI Orchestrator och anslut den till Chat Model Gateway, Conversation Window Memory, Pinecone Retrieval Tool och Google Docs Tool enligt arbetsflödet.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era OpenAI-inloggningsuppgifter i Chat Model Gateway.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era Pinecone-inloggningsuppgifter i Pinecone Retrieval Tool.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era Google Docs-inloggningsuppgifter i Google Docs Tool.
- Obs: OpenAI Embeddings, Conversation Window Memory och Google Docs Tool är AI-undernoder; lägg till inloggningsuppgifter i föräldranoderna (Chat Model Gateway eller AI Orchestrator) i stället för i själva undernoden.
- Verifiera att Map Text Fields, Map Audio Fields och Map Image Fields alla matar in till AI Orchestrator.
Steg 5: Konfigurera schemalagd dokumentindexering
Den här schemalagda vägen bygger och uppdaterar Pinecone-indexet från Google Docs-innehåll.
- Öppna Scheduled Execution och ställ in tidpunkten för dokumentuppdatering (t.ex. dagligen eller varje timme).
- Öppna Google Docs Fetch och välj dokumentet som ska hämtas.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era Google Docs-inloggningsuppgifter i Google Docs Fetch och Google Docs Update.
- Öppna Assign Document Fields för att mappa det hämtade innehållet till fälten som krävs av Pinecone Index Builder.
- Konfigurera Pinecone Index Builder och anslut OpenAI Embeddings Builder, Default Document Loader och Recursive Text Splitter enligt bilden.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era Pinecone-inloggningsuppgifter i Pinecone Index Builder och OpenAI-inloggningsuppgifter i OpenAI Embeddings Builder.
- Verifiera flödet Assign Document Fields → Pinecone Index Builder → Google Docs Update.
Steg 6: Konfigurera leverans av utdata
Svar från AI-agenten skickas tillbaka till Telegram-användare.
- Öppna Telegram Response Sender och ställ in chatt-ID och meddelandefält från utdata i AI Orchestrator.
- Inloggningsuppgifter krävs: Anslut era Telegram-inloggningsuppgifter i Telegram Response Sender.
- Bekräfta att anslutningen AI Orchestrator → Telegram Response Sender är intakt.
Steg 7: Testa och aktivera ert arbetsflöde
Kör end-to-end-tester för att verifiera routning, AI-svar och indexeringsuppdateringar innan ni går live.
- Klicka på Execute Workflow och skicka ett Telegram-meddelande med text, ljud och bild för att validera alla grenar.
- Kontrollera att AI Orchestrator genererar ett svar och att Telegram Response Sender levererar det tillbaka till Telegram.
- Kör Scheduled Execution manuellt en gång för att validera indexeringsvägen för Google Docs och bekräfta att Google Docs Update slutförs.
- När allt fungerar, växla arbetsflödet till Active för att möjliggöra löpande användning i produktion.
Tips för felsökning
- Telegram-botens inloggningsuppgifter kan vara korrekta, men boten tar ändå inte emot meddelanden om den inte har startats i Telegram. Öppna chatten med din bot och tryck på “Start”, och testa sedan igen.
- Om du använder Wait-noder eller extern rendering varierar bearbetningstiderna. Öka väntetiden om nedströms noder fallerar på tomma svar.
- OpenAI och Pinecone kan rate-limita när du batchar för mycket på en gång. Om den dagliga indexeringen misslyckas, minska chunk-storlekarna i text-splittern eller schemalägg körningen till en lugnare tid.
Snabba svar
Cirka 45 minuter om du redan har dina API-nycklar.
Nej. Du kopplar mest konton och klistrar in ID:n/nycklar i rätt fält.
Ja. n8n har ett gratis self-hosted-alternativ och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volymer. Du behöver också räkna in OpenAI API-kostnader (ofta några dollar i månaden vid lätt privat användning) och Pinecone-kostnader för lagring/sökning baserat på indexets storlek.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklast att komma igång) eller self-hosting på en VPS. För self-hosting är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Self-hosting ger obegränsade körningar men kräver grundläggande serverhantering.
Ja, och det bör du troligen. Du kan justera systemprompten i agenten “AI Orchestrator” för att ändra ton och regler, och byta vad som skrivs till Google Docs genom att redigera mappningen (Set-noderna som förbereder text/ljud/bild-fält). Vanliga justeringar är att spara i separata dokument per ämne, ändra tidpunkten för den dagliga schematriggern eller lägga till ytterligare en insamlingskälla (som e-post) i samma indexeringsspår.
Oftast är det bot-tokenen, eller så har boten helt enkelt inte startats i Telegram. Generera en ny Telegram bot-token om du misstänker att den är fel och uppdatera sedan Telegram Trigger-inloggningsuppgifterna i n8n. Kontrollera också att du skriver till rätt bot och att integritetsinställningar inte blockerar uppdateringar i gruppchattar. Om text fungerar men ljud/bilder fallerar är problemet ofta steget “Fetch Audio File”, som behöver åtkomst till fil-URL:en och tillräckligt med tid för att ladda ner innan transkribering.
På n8n Cloud Starter klarar du dig generellt för privat bruk och små team; tung daglig batchning kommer att trycka dig mot högre nivåer. Om du self-hostar finns ingen exekveringsgräns (det beror på din server). I praktiken är de långsamma delarna transkribering, bildanalys och generering av embeddings, så räkna med att det känns “så snabbt som AI-API:erna svarar”, inte omedelbart när du skickar långa röstnotiser.
Ofta, ja, eftersom det här inte är en enkel “skicka meddelande till dokument”-zap. Du kombinerar routning, filhämtning, transkribering, vektorsökning och daglig indexering, vilket blir dyrt eller klumpigt i många verktyg. n8n låter dig också self-hosta, vilket är viktigt när du vill ha många körningar utan att stirra på en task-räknare. Zapier eller Make kan fortfarande fungera om ditt mål bara är att logga textmeddelanden i Google Docs, men du får inte samma retrieval- och minnesbeteende utan fler rörliga delar. Prata med en automationsexpert om du vill ha en snabb rekommendation för din exakta setup.
När det väl rullar känns det nästan orättvist hur enkelt det blir att fånga och hitta tillbaka till idéer. Telegram blir inkorgen, Google Docs blir arkivet och assistenten sköter minnet.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.