개발 완료 - Telegram을 통한 PDF 채팅
고급
이것은Document Extraction, AI RAG분야의자동화 워크플로우로, 25개의 노드를 포함합니다.주로 If, Code, Limit, Telegram, StopAndError 등의 노드를 사용하며. Google Gemini와 Pinecone을 사용한 Telegram 'PDF와 채팅' 봇 자동화
사전 요구사항
- •Telegram Bot Token
- •Google Gemini API Key
- •Pinecone API Key
사용된 노드 (25)
워크플로우 미리보기
노드 연결 관계를 시각적으로 표시하며, 확대/축소 및 이동을 지원합니다
워크플로우 내보내기
다음 JSON 구성을 복사하여 n8n에 가져오면 이 워크플로우를 사용할 수 있습니다
{
"id": "ibBeVW3tpY92HUpA",
"meta": {
"instanceId": "1a54c41d9050a8f1fa6f74ca858828ad9fb97b9fafa3e9760e576171c531a787",
"templateCredsSetupCompleted": true
},
"name": "Development Done - Chat with PDF via Telegram",
"tags": [
{
"id": "0BJmSFs6EfUsyTWo",
"name": "AI Internal",
"createdAt": "2025-10-13T09:18:40.187Z",
"updatedAt": "2025-10-13T09:18:40.187Z"
}
],
"nodes": [
{
"id": "c2e95dd8-961b-42d0-89cd-c31e810da2e8",
"name": "기본 데이터 로더",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.documentDefaultDataLoader",
"position": [
1584,
944
],
"parameters": {
"options": {},
"dataType": "binary"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "4ed51c5d-23e5-4836-ad13-1a5fb48a0317",
"name": "재귀적 문자 텍스트 분할기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.textSplitterRecursiveCharacterTextSplitter",
"position": [
1648,
1104
],
"parameters": {
"options": {},
"chunkSize": 3000,
"chunkOverlap": 200
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "61db0aad-53de-4655-af01-7389c603137f",
"name": "중지 및 오류",
"type": "n8n-nodes-base.stopAndError",
"position": [
1936,
1664
],
"parameters": {
"errorMessage": "An error occurred"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "b525eb52-d03f-4b1c-83c1-54855c4f2701",
"name": "질문 및 답변 체인",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.chainRetrievalQa",
"position": [
1008,
1488
],
"parameters": {
"text": "=**INSTRUCTIONS:**\nYou are an expert RAG system. Answer the user's question ONLY using the provided context.\n\n1. **Format Mode:** Your response MUST be formatted for Telegram's **HTML Parse Mode**.\n2. **Formatting:**\n * Use the bold tag (<b>) for all titles and key benefits.\n * **CRITICAL LINE BREAK RULE:** For all line breaks, lists, and spacing, use the **newline character (\\n)** instead of any HTML tags like <br/> or <br>.\n * Ensure the list is clearly structured with a single newline after each key item.\n\n**CONTEXT:** (The retrieved information follows here)\nSearch the database with the retriever for information for the answer\n\n**USER QUESTION:**\n{{ $json.message.text }}",
"options": {},
"promptType": "define"
},
"typeVersion": 1.3
},
{
"id": "666d4966-aa07-4b39-9f9f-6101f6f70b27",
"name": "벡터 저장소 검색기",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.retrieverVectorStore",
"position": [
1072,
1680
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "2ea5294f-def8-43d6-84ca-5f4bbb4b8b4a",
"name": "Pinecone 벡터 저장소1",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone",
"position": [
992,
1872
],
"parameters": {
"options": {},
"pineconeIndex": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "telegram",
"cachedResultName": "telegram"
}
},
"credentials": {
"pineconeApi": {
"id": "Your_Pinecone_Credential_ID",
"name": "PineconeApi account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "d9e88d5c-096b-4a8f-8f17-fb8d1887c95f",
"name": "문서 여부 확인",
"type": "n8n-nodes-base.if",
"position": [
288,
1344
],
"parameters": {
"options": {},
"conditions": {
"options": {
"version": 1,
"leftValue": "",
"caseSensitive": true,
"typeValidation": "strict"
},
"combinator": "and",
"conditions": [
{
"id": "8839993b-9fe7-4e1e-a1cc-fe5de6b0bb62",
"operator": {
"type": "object",
"operation": "exists",
"singleValue": true
},
"leftValue": "={{ $json.message.document }}",
"rightValue": ""
}
]
}
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "18c639ce-3517-4f1f-b02a-a40ba4f1e14b",
"name": "application/pdf로 변경",
"type": "n8n-nodes-base.code",
"position": [
1072,
1072
],
"parameters": {
"jsCode": "// Função para modificar os metadados do arquivo binário\nfunction modifyBinaryMetadata(items) {\n for (const item of items) {\n if (item.binary && item.binary.data) {\n // Modifica o tipo MIME\n item.binary.data.mimeType = 'application/pdf';\n \n // Garante que o nome do arquivo termine com .pdf\n if (!item.binary.data.fileName.toLowerCase().endsWith('.pdf')) {\n item.binary.data.fileName += '.pdf';\n }\n \n // Atualiza o contentType no fileType (se existir)\n if (item.binary.data.fileType) {\n item.binary.data.fileType.contentType = 'application/pdf';\n }\n }\n }\n return items;\n}\n\n// Aplica a modificação e retorna os itens atualizados\nreturn modifyBinaryMetadata($input.all());"
},
"typeVersion": 2
},
{
"id": "9abd0d30-8bfd-4a9c-94a7-ddfe919f22df",
"name": "Telegram 파일 가져오기",
"type": "n8n-nodes-base.telegram",
"position": [
752,
1072
],
"webhookId": "911eeb6b-d6c2-4d35-9433-24b7ec4886ef",
"parameters": {
"fileId": "={{ $json.message.document.file_id }}",
"resource": "file",
"additionalFields": {}
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "Your_Telegram_Credential_ID",
"name": "Telegram account"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "f9af0cdd-7ea3-4e97-b53f-b65fdf4e9355",
"name": "Telegram 응답",
"type": "n8n-nodes-base.telegram",
"onError": "continueErrorOutput",
"position": [
1552,
1488
],
"webhookId": "a5b324f8-649f-4a3a-b26f-57cd0eb341ec",
"parameters": {
"text": "={{ $json.response.text }}",
"chatId": "={{ $('Telegram Message Trigger').item.json.message.chat.id }}",
"additionalFields": {
"parse_mode": "HTML",
"appendAttribution": false
}
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "Your_Telegram_Credential_ID",
"name": "Telegram account"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "048f9df4-1d15-4dcf-b853-52fe376434a0",
"name": "Telegram 데이터베이스 관련 응답",
"type": "n8n-nodes-base.telegram",
"onError": "continueErrorOutput",
"position": [
2176,
768
],
"webhookId": "52437171-bdad-408c-bced-5ffec75b851d",
"parameters": {
"text": "={{ $json.metadata.pdf.totalPages }} pages saved on Pinecone",
"chatId": "={{ $('Telegram Message Trigger').item.json.message.chat.id }}",
"additionalFields": {
"appendAttribution": false
}
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "Your_Telegram_Credential_ID",
"name": "Telegram account"
}
},
"typeVersion": 1.2
},
{
"id": "36017ee3-5c44-469b-aad7-6a44faa57d32",
"name": "중지 및 오류1",
"type": "n8n-nodes-base.stopAndError",
"position": [
2448,
864
],
"parameters": {
"errorMessage": "An error occurred."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "68b2dc90-c4a5-436f-9c17-e811974f333b",
"name": "Pinecone 벡터 저장소",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.vectorStorePinecone",
"position": [
1488,
768
],
"parameters": {
"mode": "insert",
"options": {},
"pineconeIndex": {
"__rl": true,
"mode": "list",
"value": "telegram",
"cachedResultName": "telegram"
}
},
"credentials": {
"pineconeApi": {
"id": "Your_Pinecone_Credential_ID",
"name": "PineconeApi account"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "fa712022-84c5-4c6d-aff1-dd71f73a7c20",
"name": "1개로 제한",
"type": "n8n-nodes-base.limit",
"position": [
1904,
768
],
"parameters": {},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "71e24d0d-1e70-4c59-acf8-c7b73b5d33c5",
"name": "임베딩 Google Gemini",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsGoogleGemini",
"position": [
1456,
992
],
"parameters": {
"modelName": "models/gemini-embedding-001"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "Your_Gemini_Credential_ID",
"name": "Your Google Gemini Credential Name"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "0e7c375a-1aaa-459f-b8c2-13659f71320a",
"name": "임베딩 Google Gemini1",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.embeddingsGoogleGemini",
"position": [
1024,
2016
],
"parameters": {
"modelName": "models/gemini-embedding-001"
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "Your_Gemini_Credential_ID",
"name": "Your Google Gemini Credential Name"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "77d57e70-ef74-49eb-9019-6103a09ae391",
"name": "Google Gemini 채팅 모델",
"type": "@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini",
"position": [
880,
1696
],
"parameters": {
"options": {}
},
"credentials": {
"googlePalmApi": {
"id": "Your_Gemini_Credential_ID",
"name": "Your Google Gemini Credential Name"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "92162e34-98e9-44ce-89a2-3ae058133a2d",
"name": "Telegram 메시지 트리거",
"type": "n8n-nodes-base.telegramTrigger",
"position": [
-80,
1344
],
"webhookId": "b178f034-9997-4832-9bb4-a43c3015506e",
"parameters": {
"updates": [
"message"
],
"additionalFields": {}
},
"credentials": {
"telegramApi": {
"id": "Your_Telegram_Credential_ID",
"name": "Telegram account"
}
},
"typeVersion": 1.1
},
{
"id": "01da8891-6cb5-444e-8848-b34ee5af095c",
"name": "스티키 노트",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
-224,
1056
],
"parameters": {
"color": 5,
"width": 368,
"height": 272,
"content": "## 1. **Trigger & Router**\n**Task:** This node is the starting point. It listens for *any* message on the configured Telegram bot.\n\n**Output:**\n- **Text:** User's question (goes to the RAG chain).\n- **Document:** Binary file data (goes to the indexing process).\n\n**Next Stop:** Routes the message to the **\"Check If is a document\"** node."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "246059a8-fbc0-4f33-8cfd-7b33c87c7c02",
"name": "스티키 노트1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
176,
1056
],
"parameters": {
"color": 6,
"width": 384,
"height": 256,
"content": "## 2. **Router Node**\n**Task:** Determines the message type to route the workflow.\n\n**Condition:** Checks if `{{ $json.message.document }}` **exists**.\n- **TRUE (Top Branch):** A file was uploaded. Proceed to **Indexing** (download the file).\n- **FALSE (Bottom Branch):** It is a plain text question. Proceed to **Querying** (run the RAG Chain)."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "6e03fbfc-58e6-4cd5-9ce9-82b0942a85e2",
"name": "스티키 노트2",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1824,
944
],
"parameters": {
"width": 336,
"height": 272,
"content": "## 5. **Text Splitter**\n**Task:** Breaks the large PDF text into small, manageable chunks for indexing.\n\n**Configuration:**\n- **Chunk Size:** 3000\n- **Chunk Overlap:** 200 (Ensures context overlaps between chunks for better retrieval).\n\n**Purpose:** This configuration is key for **Retrieval-Augmented Generation (RAG)** accuracy."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "dd26c4da-207a-4b8e-90a4-4d2db8f1c529",
"name": "스티키 노트3",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1408,
544
],
"parameters": {
"color": 3,
"width": 368,
"height": 336,
"content": "## 4. **Embeddings (Indexing)**\n**Task:** Converts the split text chunks into high-dimensional numerical **vectors**.\n\n**Model:** `models/gemini-embedding-001`\n\n**Purpose:** These vectors are what the Pinecone database stores and uses for fast, semantic similarity searches when a user asks a question."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "ed22ea85-0803-4926-b118-fb4100bbf937",
"name": "스티키 노트4",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1248,
1776
],
"parameters": {
"color": 2,
"width": 368,
"height": 256,
"content": "## 6. **Vector Store: Indexing**\n**Task:** **Inserts** the Gemini embeddings and their associated text content into the configured Pinecone index (`telegram`).\n\n**Mode:** **`insert`**\n\n**Result:** The PDF is now fully indexed and searchable. The workflow then sends a confirmation to the user via **\"Telegram Response about Database\"**."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "a8cada20-ac48-4c8b-ab0f-de9b56d7d4a2",
"name": "스티키 노트5",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
912,
1232
],
"parameters": {
"color": 3,
"width": 416,
"height": 368,
"content": "## 7. **Core RAG Engine**\n**Task:** Generates the final, context-based answer.\n\n**Connections:**\n- **LLM:** Google Gemini Chat Model (for generation).\n- **Retriever:** Vector Store Retriever (for context lookup).\n\n**CRITICAL PROMPT:** The prompt strictly enforces:\n1. Answer **ONLY** using provided context.\n2. Response must be in **Telegram HTML Parse Mode** (`<b>` and `\\n`)."
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "2688705d-3dae-4235-84b0-8b880bf4cdeb",
"name": "스티키 노트6",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1376,
1264
],
"parameters": {
"color": 4,
"width": 432,
"height": 336,
"content": "## 8. **Final Telegram Response**\n**Task:** Sends the RAG result back to the user.\n\n**Text Input:** `={{ $json.response.text }}`\n\n**CRITICAL SETTING:**\n- **Parse Mode:** **HTML**\nThis is required to properly display the bold tags (`<b>`) and newline characters (`\\n`) formatted by the Question and Answer Chain."
},
"typeVersion": 1
}
],
"active": true,
"pinData": {},
"settings": {
"executionOrder": "v1"
},
"versionId": "40963e46-0c2a-4887-9aaf-b9fafff20ab6",
"connections": {
"fa712022-84c5-4c6d-aff1-dd71f73a7c20": {
"main": [
[
{
"node": "048f9df4-1d15-4dcf-b853-52fe376434a0",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"f9af0cdd-7ea3-4e97-b53f-b65fdf4e9355": {
"main": [
[],
[
{
"node": "61db0aad-53de-4655-af01-7389c603137f",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"9abd0d30-8bfd-4a9c-94a7-ddfe919f22df": {
"main": [
[
{
"node": "18c639ce-3517-4f1f-b02a-a40ba4f1e14b",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"c2e95dd8-961b-42d0-89cd-c31e810da2e8": {
"ai_document": [
[
{
"node": "68b2dc90-c4a5-436f-9c17-e811974f333b",
"type": "ai_document",
"index": 0
}
]
]
},
"68b2dc90-c4a5-436f-9c17-e811974f333b": {
"main": [
[
{
"node": "fa712022-84c5-4c6d-aff1-dd71f73a7c20",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"d9e88d5c-096b-4a8f-8f17-fb8d1887c95f": {
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[
{
"node": "9abd0d30-8bfd-4a9c-94a7-ddfe919f22df",
"type": "main",
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}
],
[
{
"node": "b525eb52-d03f-4b1c-83c1-54855c4f2701",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"2ea5294f-def8-43d6-84ca-5f4bbb4b8b4a": {
"ai_vectorStore": [
[
{
"node": "666d4966-aa07-4b39-9f9f-6101f6f70b27",
"type": "ai_vectorStore",
"index": 0
}
]
]
},
"666d4966-aa07-4b39-9f9f-6101f6f70b27": {
"ai_retriever": [
[
{
"node": "b525eb52-d03f-4b1c-83c1-54855c4f2701",
"type": "ai_retriever",
"index": 0
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]
]
},
"71e24d0d-1e70-4c59-acf8-c7b73b5d33c5": {
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[
{
"node": "68b2dc90-c4a5-436f-9c17-e811974f333b",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
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"77d57e70-ef74-49eb-9019-6103a09ae391": {
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[
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"node": "b525eb52-d03f-4b1c-83c1-54855c4f2701",
"type": "ai_languageModel",
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]
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"92162e34-98e9-44ce-89a2-3ae058133a2d": {
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}
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"18c639ce-3517-4f1f-b02a-a40ba4f1e14b": {
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[
{
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}
]
]
},
"0e7c375a-1aaa-459f-b8c2-13659f71320a": {
"ai_embedding": [
[
{
"node": "2ea5294f-def8-43d6-84ca-5f4bbb4b8b4a",
"type": "ai_embedding",
"index": 0
}
]
]
},
"b525eb52-d03f-4b1c-83c1-54855c4f2701": {
"main": [
[
{
"node": "f9af0cdd-7ea3-4e97-b53f-b65fdf4e9355",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"048f9df4-1d15-4dcf-b853-52fe376434a0": {
"main": [
[],
[
{
"node": "36017ee3-5c44-469b-aad7-6a44faa57d32",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
},
"4ed51c5d-23e5-4836-ad13-1a5fb48a0317": {
"ai_textSplitter": [
[
{
"node": "c2e95dd8-961b-42d0-89cd-c31e810da2e8",
"type": "ai_textSplitter",
"index": 0
}
]
]
}
}
}자주 묻는 질문
이 워크플로우를 어떻게 사용하나요?
위의 JSON 구성 코드를 복사하여 n8n 인스턴스에서 새 워크플로우를 생성하고 "JSON에서 가져오기"를 선택한 후, 구성을 붙여넣고 필요에 따라 인증 설정을 수정하세요.
이 워크플로우는 어떤 시나리오에 적합한가요?
고급 - 문서 추출, AI RAG
유료인가요?
이 워크플로우는 완전히 무료이며 직접 가져와 사용할 수 있습니다. 다만, 워크플로우에서 사용하는 타사 서비스(예: OpenAI API)는 사용자 직접 비용을 지불해야 할 수 있습니다.
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기타
시각화 참조 라이브러리에서 n8n 노드를 탐색
可视化 참조 라이브러리에서 n8n 노드를 탐색
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Ftp
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Ftp
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113 노드I versus AI
기타
Rag를 사용한 작업 자동 재게시
RAG, Jina AI, OpenAI에서 WordPress로의 자동 채용 공고 추출 및 게시
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56 노드Khairul Muhtadin
인사
Telegram AI 지원 채팅 로봇(다모드 입력)
GPT-4와 Supabase RAG을 사용하여 다중 모달 Telegram 지원 로봇을 생성합니다.
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51 노드Ezema Kingsley Chibuzo
지원 챗봇
AI 기반 SEO 블로그 작성기
사용Gemini, Scrapeless, Pinecone RAG으로 SEO 최적화된 블로그 콘텐츠 생성
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Html
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Html
28 노드scrapeless official
콘텐츠 제작
기술 레이더
사용SQL데이터库、RAG및路由에이전트构建AI驱动의技术雷达顾问
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Code
Cron
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Cron
53 노드Sean Lon
엔지니어링
워크플로우 정보
난이도
고급
노드 수25
카테고리2
노드 유형14
저자
Intuz
@intuzWorkflow automation can help automate your routine activities and help saves $$$, as well as hours of time. As a boutique tech consulting company, Intuz help businesses with custom AI/ML, AI Workflow Automations, and software development. Automate your business workflow for: Sales Marketing Accounting Finance Operations E-Commerce Customer Support Admin & Backoffice Logistics & Supply Chain
외부 링크
n8n.io에서 보기 →
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