Att få ett ”paket” med filer i Telegram låter enkelt tills du ska svara. Tre PDF:er, två skärmdumpar, ett röstmeddelande och en bildtext. Du slutar med att öppna allt en och en, tappar sammanhanget och skickar fem separata meddelanden som ändå missar något.
Den här Telegram PostgreSQL replies-automationen träffar supportansvariga först, ärligt talat. Men driftschefer som städar upp kundöverlämningar och byråägare som sköter kundkommunikation känner det också. Resultatet är rakt på sak: ett tydligt, komplett svar per filpaket, med minne av konversationen.
Nedan ser du exakt hur arbetsflödet grupperar Telegram-media, extraherar det som är viktigt från varje filtyp och svarar tillbaka i Telegram-säker formatering utan den vanliga pingpongen.
Så fungerar automationen
Hela n8n-flödet, från trigger till slutlig output:
n8n Workflow Template: Telegram + PostgreSQL: smartare svar på filpaket
flowchart LR
subgraph sg0["Media_queue 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/>Download Voice Message"]
n1["<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/>Send a text message1"]
n2@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Input Message Router1", pos: "b", h: 48 }
n3@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Media_group?2", pos: "b", h: 48 }
n4@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Captions?1", pos: "b", h: 48 }
n5@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Media_group?3", pos: "b", h: 48 }
n6["<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/postgres.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Insert documents in media_gr.."]
n7["<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/postgres.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Insert documents in media_gr.."]
n8@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Wait", pos: "b", h: 48 }
n9["<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/postgres.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Insert media_queue with capt.."]
n10["<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/postgres.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Insert media_queue (Trigger)"]
n11@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Get_file_and_captions", pos: "b", h: 48 }
n12@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "get_message (text)", pos: "b", h: 48 }
n13@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Get_only_file", pos: "b", h: 48 }
n14["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>unified_variables"]
n15@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Wait for all the files", pos: "b", h: 48 }
n16["<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/postgres.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get all files from group_id"]
n17["<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/postgres.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Media_queue Trigger"]
n18@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "get_chat_id", pos: "b", h: 48 }
n21@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "AI Agent1", 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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Group Similar Documents"]
n23["<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/>Download CSV"]
n24@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Extract from CSV", pos: "b", h: 48 }
n25["<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/>Download HTML"]
n26["<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/>Download ICS"]
n27@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Extract from ICS", pos: "b", h: 48 }
n28["<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/>Download JSON"]
n29@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Extract from JSON", pos: "b", h: 48 }
n30["<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/>Download ODS"]
n31@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Extract from ODS", pos: "b", h: 48 }
n32["<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/>Download PDF"]
n33@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Extract from PDF", pos: "b", h: 48 }
n34["<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/>Download RTF"]
n35@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Extract from RTF", pos: "b", h: 48 }
n36["<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/>Download TEXT FILE"]
n37@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Extract from File", pos: "b", h: 48 }
n38["<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/>Download XML"]
n39["<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/>Download XLSX"]
n40@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Extract from XLSX", pos: "b", h: 48 }
n41["<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/>Download IMAGE"]
n42["<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/>Download AUDIO"]
n43["<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/>Download VIDEO"]
n44@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Analyze image", pos: "b", h: 48 }
n45@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Analyze video", pos: "b", h: 48 }
n46@{ icon: "mdi:brain", form: "rounded", label: "Google Gemini Chat Model", pos: "b", h: 48 }
n47@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Analyze voice message", pos: "b", h: 48 }
n48@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Analyze audio", pos: "b", h: 48 }
n49["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Fix mime4"]
n50@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Switch", pos: "b", h: 48 }
n51["<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/>Download VIDEO NOTE"]
n52@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Analyze video note", pos: "b", h: 48 }
n53@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "get_message (Audio/Video mes..", pos: "b", h: 48 }
n54@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "get_message (Media message)", pos: "b", h: 48 }
n55@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "get_message (File message)", pos: "b", h: 48 }
n57["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Fix mime"]
n58["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Fix mime1"]
n59["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Fix mime5"]
n60["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Fix mime6"]
n61@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Aggregate", pos: "b", h: 48 }
n62@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "get_error_message", pos: "b", h: 48 }
n63["<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/html.dark.svg' width='40' height='40' /></div><br/>HTML Extract Generic1"]
n64["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get ODS data"]
n65@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize ODS", pos: "b", h: 48 }
n66@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize CSV", pos: "b", h: 48 }
n67@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize HTML", pos: "b", h: 48 }
n68@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize ICS", pos: "b", h: 48 }
n69@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize JSON", pos: "b", h: 48 }
n70@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize PDF", pos: "b", h: 48 }
n71@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize RTF", pos: "b", h: 48 }
n72@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize text file", pos: "b", h: 48 }
n73@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize XML", pos: "b", h: 48 }
n74@{ icon: "mdi:cog", form: "rounded", label: "Extract from XML", pos: "b", h: 48 }
n75@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize XLSX", pos: "b", h: 48 }
n76["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get RTF data"]
n77["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Get RTF data1"]
n78@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "get_error_message1", pos: "b", h: 48 }
n79@{ icon: "mdi:swap-horizontal", form: "rounded", label: "Text?", pos: "b", h: 48 }
n80@{ icon: "mdi:robot", form: "rounded", label: "Analyze document", pos: "b", h: 48 }
n81@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize PDF (AI)", pos: "b", h: 48 }
n82["<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/merge.svg' width='40' height='40' /></div><br/>Merge"]
n83["<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/code.svg' width='40' height='40' /></div><br/>MarkdownV2"]
n84@{ icon: "mdi:memory", form: "rounded", label: "Postgres Chat Memory", pos: "b", h: 48 }
n85@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Get_message (multiple files)", pos: "b", h: 48 }
n86["<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"]
n87@{ icon: "mdi:swap-vertical", form: "rounded", label: "Normalize input", pos: "b", h: 48 }
n8 --> n10
n82 --> n80
n79 --> n70
n79 --> n82
n50 --> n23
n50 --> n25
n50 --> n26
n50 --> n28
n50 --> n30
n50 --> n32
n50 --> n34
n50 --> n36
n50 --> n38
n50 --> n39
n50 --> n62
n57 --> n47
n21 --> n83
n61 --> n66
n58 --> n52
n49 --> n45
n59 --> n44
n60 --> n48
n4 --> n3
n4 --> n5
n83 --> n1
n18 --> n15
n23 --> n24
n26 --> n27
n30 --> n31
n32 --> n33
n32 --> n82
n34 --> n35
n38 --> n74
n64 --> n65
n76 --> n71
n48 --> n54
n44 --> n54
n45 --> n54
n25 --> n63
n28 --> n29
n39 --> n40
n77 --> n75
n13 --> n87
n3 --> n6
n3 --> n11
n5 --> n7
n5 --> n13
n66 --> n55
n68 --> n55
n65 --> n55
n70 --> n55
n71 --> n55
n73 --> n55
n42 --> n60
n41 --> n59
n43 --> n49
n67 --> n55
n69 --> n55
n75 --> n55
n87 --> n21
n80 --> n81
n24 --> n61
n27 --> n68
n31 --> n64
n33 --> n79
n35 --> n76
n74 --> n73
n86 --> n2
n37 --> n72
n29 --> n69
n40 --> n77
n62 --> n55
n14 --> n85
n52 --> n53
n36 --> n37
n81 --> n55
n78 --> n54
n12 --> n87
n51 --> n58
n17 --> n18
n72 --> n55
n84 -.-> n21
n47 --> n53
n11 --> n87
n63 --> n67
n2 --> n12
n2 --> n0
n2 --> n51
n2 --> n41
n2 --> n42
n2 --> n43
n2 --> n22
n2 --> n78
n0 --> n57
n15 --> n16
n22 --> n50
n46 -.-> n21
n55 --> n4
n16 --> n14
n85 --> n87
n54 --> n4
n6 --> n9
n7 --> n8
n53 --> n87
end
subgraph sg1["When clicking ‘Execute workflow’ Flow"]
direction LR
n19@{ icon: "mdi:play-circle", form: "rounded", label: "When clicking ‘Execute workf..", pos: "b", h: 48 }
n20["<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/postgres.svg' width='40' height='40' /></div><br/> Create Tables"]
n19 --> n20
end
subgraph sg2["Flow 3"]
direction LR
n56["<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/>Typing…"]
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 n17,n86,n19 trigger
class n21,n44,n45,n47,n48,n52,n80 ai
class n46 aiModel
class n84 ai
class n2,n3,n4,n5,n50,n79 decision
class n6,n7,n9,n10,n16,n20 database
class n14,n22,n49,n57,n58,n59,n60,n64,n76,n77,n83 code
classDef customIcon fill:none,stroke:none
class n0,n1,n6,n7,n9,n10,n14,n16,n17,n22,n23,n25,n26,n28,n30,n32,n34,n36,n38,n39,n41,n42,n43,n49,n51,n57,n58,n59,n60,n63,n64,n76,n77,n82,n83,n86,n20,n56 customIcon
Problemet: Telegram-filpaket skapar röriga supportsvar
Telegram-mediegrupper är en fälla för supportteam. En kund skickar fem filer ”som ett meddelande”, men du tar emot dem som separata händelser, ibland i fel ordning, och ofta med en bildtext som kommer i en annan uppdatering. Så du läser en PDF innan du ens ser bildtexten som förklarar vad du ska leta efter. Sedan svarar du för tidigt, kunden lägger till ett dokument till och tråden blir en förvirrande hög av delvisa svar. Multiplicera det med en full inkorg så får du långsamma svarstider, upprepade frågor och missade detaljer som får dig att se slarvig ut.
Det eskalerar snabbt. Här brukar friktionen uppstå.
- Du skickar till slut 3–6 separata svar eftersom du inte kan vänta in hela paketet med trygghet.
- Bildtexter och filnamn tappas bort, vilket gör att kundens egentliga fråga besvaras sist.
- Manuell tolkning av PDF:er, kalkylark, röstmeddelanden och skärmdumpar kostar cirka en timme per dag för många små team.
- Utan konversationsminne upprepar du dig och missar ändå sammanhang från tidigare meddelanden.
Lösningen: ett AI-svar per paket, med PostgreSQL-minne
Det här arbetsflödet gör Telegram till en riktig multimodal supportkanal för inkommande ärenden. Det startar när din bot tar emot ett meddelande (text, röst, video, dokument eller en mediegrupp med flera filer). I stället för att svara direkt upptäcker automationen när filer tillhör samma mediegrupp, lagrar dem i PostgreSQL och väntar tills paketet är komplett. Därefter bearbetas varje bilaga utifrån typ: dokument parsas (CSV, PDF, JSON, kalkylark med mera), röst och video transkriberas, och bilder/ljud/video kan beskrivas så att AI:n får verkligt sammanhang. Slutligen genererar flödet ett sammanhängande svar och formaterar det säkert för Telegram MarkdownV2, inklusive automatisk uppdelning om svaret blir för långt.
Arbetsflödet börjar i Telegram, sedan hanterar PostgreSQL gruppering och chatt-historik. Efter extraktion och AI-analys skickas slutresultatet tillbaka till samma chatt som ett enda, strukturerat svar (inte en rännil av halva svar).
Det här får du: automation vs. resultat
| Det här arbetsflödet automatiserar | Resultat du får |
|---|---|
|
|
Exempel: så här ser det ut
Säg att en kund skickar en mediegrupp med 4 skärmdumpar och 2 PDF:er, plus ett kort röstmeddelande som förklarar problemet. Manuellt kanske du lägger cirka 10 minuter per fil på att öppna, skumma och kopiera nyckeldetaljer, och sedan ytterligare 10 minuter på att skriva ett genomtänkt svar. Räkna med ungefär 70 minuter när du tar med kontextbyten. Med det här arbetsflödet skummar du den slutliga sammanfogade sammanfattningen och svaret i Telegram, lägger till en snabb notis vid behov och trycker skicka. För de flesta team landar det närmare 10–15 minuter totalt, medan boten gör grovjobbet i bakgrunden.
Det här behöver du
- n8n-instans (prova n8n Cloud gratis)
- Alternativ för egen drift om du föredrar det (Hostinger fungerar bra)
- Telegram Bot API för att ta emot meddelanden och svara
- PostgreSQL för att lagra mediegrupper och chatt-historik
- API-nyckel för AI-leverantör (hämta den i din leverantörs dashboard för OpenAI/Gemini)
Kunskapsnivå: Medel. Du kopplar in autentiseringsuppgifter och kör den SQL som följer med för att skapa några PostgreSQL-tabeller.
Vill du inte sätta upp detta själv? Prata med en automationsexpert (gratis konsultation i 15 minuter).
Så fungerar det
Ett Telegram-meddelande (eller en mediegrupp) triggar arbetsflödet. Din bot tar emot text, dokument, bilder, röstmeddelanden eller video. Om flera filer kommer som ett album behandlar arbetsflödet dem som en förfrågan i stället för separata ärenden.
PostgreSQL fångar ordning, gruppering och minne. Automationen skriver inkommande objekt till tabeller för mediegrupper, en bearbetningskö och chatt-historik. På så sätt separeras inte bildtexter från filer, och AI:n kan referera till tidigare meddelanden utan att gissa.
Filer parsas eller transkriberas baserat på typ. Dokument extraheras (CSV, JSON, kalkylark, PDF:er med mera). Röst och video blir text. Bilder och annan media kan beskrivas så att AI:n förstår innehållet även när det inte finns läsbar text.
AI-svaret formateras för Telegram och skickas tillbaka. Arbetsflödet skapar ett konsoliderat svar, escape:ar tecken för MarkdownV2 och delar upp långa meddelanden så att du inte slår i Telegrams längdgräns.
Du kan enkelt ändra AI-prompten så att den matchar din tonalitet utifrån dina behov. Se hela implementationsguiden nedan för alternativ för anpassning.
Vanliga fallgropar
- Autentiseringsuppgifter för Telegram Bot API kan löpa ut eller få fel behörighetsomfattning. Om svar slutar skickas, kontrollera bottoken i Telegram Trigger och bekräfta att boten kan skriva i chatten.
- Om du använder Wait-logik medan en mediegrupp hinner komma in varierar processingtiderna. Öka väntetiden om AI-noden kör innan alla filer har lagrats i PostgreSQL.
- Standardprompter i AI-noder är generiska. Lägg in din supportton, eskaleringsregler och vägledning för ”vad ska vi fråga härnäst” tidigt, annars kommer du redigera output för alltid.
Vanliga frågor
Cirka en timme om din Telegram-bot och PostgreSQL-databas är redo.
Nej. Du klistrar mest in autentiseringsuppgifter och kör den SQL som följer med för att skapa tabellerna.
Ja. n8n har ett gratis alternativ för egen drift och en gratis provperiod på n8n Cloud. Cloud-planer börjar på 20 USD/månad för högre volym. Du behöver också räkna med API-kostnader för AI-leverantören, som beror på hur långa filerna är och hur många du bearbetar.
Två alternativ: n8n Cloud (hanterat, enklaste uppsättningen) eller egen drift på en VPS. För egen drift är Hostinger VPS prisvärd och hanterar n8n bra. Egen drift ger obegränsat antal körningar men kräver grundläggande serveradministration.
Ja, och det bör du. Den snabbaste vinsten är att uppdatera AI-prompten så att den följer era policyer (till exempel ”be om saknat order-ID”, ”be aldrig om lösenord” och ”eskalera faktureringsärenden”). Du kan också justera logiken som upptäcker filtyper (Switch/If-routning) så att den hanterar era vanligaste format först, och finjustera sektionen för Telegram-säker formatering så att era svar matchar er föredragna struktur. Vill du ha ett annat ”minnes”-beteende kan du lagra mer eller mindre kontext i tabellen chat_histories.
Oftast beror det på en utgången eller felaktig bottoken i Telegram Trigger, eller att boten inte får posta i den chatten. Uppdatera token i n8n, bekräfta att boten är tillagd i chatten (och har behörighet), och försök igen. Om det bara fallerar vid hög belastning kan du slå i Telegrams rate limits och behöver sakta ner svaren eller batcha mer aggressivt.
Många, så länge din databas och AI-leverantör hänger med. I n8n Cloud är din gräns främst planens månadsvisa körningar; egen drift tar bort körningsbegränsningen men flyttar flaskhalsen till serverresurser. I praktiken är den tyngre begränsningen filbearbetning (PDF-extraktion, transkribering) och hur många paket som kommer samtidigt. Om du förväntar dig toppar, skala upp servern och överväg köhantering så att boten förblir responsiv.
För hantering av Telegram med flera filer är svaret oftast ja. Du behöver gruppering, väntelogik, databasskrivningar och noggrann formatering, och n8n är helt enkelt mer bekvämt för den typen av logik utan att bli en labyrint av betalda steg. Zapier eller Make kan fungera för enkla ”meddelande in, meddelande ut”, men filpaket och chattminne är där det snabbt blir klumpigt. En annan faktor är kontroll: egen drift av n8n låter dig köra så mycket som din server klarar. Prata med en automationsexpert om du vill ha en snabb rekommendation utifrån volym och användningsfall.
När detta väl rullar slutar Telegram vara en kaotisk inkorg och börjar fungera som en riktig kanal för supportintag. Arbetsflödet sköter den repetitiva parsningen och formateringen, så att du kan fokusera på den faktiska kunddialogen.
Kontakta oss
Hör av dig, så diskuterar vi hur just din verksamhet kan dra nytta av alla fantastiska möjligheter som AI skapar.