# Telegram Chatbot with LLM Integration Một Telegram chatbot thông minh được xây dựng với NestJS, tích hợp LLM API (DeepSeek/OpenAI/Grok) với khả năng nhớ context và tự động tóm tắt cuộc trò chuyện. ## ✨ Tính năng - 🤖 **Chatbot thông minh**: Tích hợp LLM API để trả lời câu hỏi - 💾 **Nhớ context**: Lưu trữ và sử dụng lịch sử cuộc trò chuyện - 📝 **Auto-summarization**: Tự động tóm tắt sau mỗi 20 tin nhắn - 👥 **Multi-user support**: Hỗ trợ nhiều users đồng thời - 🔄 **Conversation management**: Quản lý nhiều cuộc hội thoại - 🎯 **Token management**: Giới hạn context trong 4000 tokens - 🔁 **Retry logic**: Tự động retry khi LLM API call thất bại ## 🏗️ Tech Stack - **Backend**: NestJS với TypeScript - **Database**: PostgreSQL với TypeORM - **Telegram**: telegraf và nestjs-telegraf - **LLM**: OpenAI-compatible API (DeepSeek, OpenAI, Grok) - **Token Counting**: tiktoken ## 📊 Database Schema ### Tables 1. **telegram_users**: Lưu thông tin user từ Telegram - id (UUID) - telegramId (bigint, unique) - username, firstName, lastName - languageCode - isActive - timestamps 2. **conversations**: Lưu các cuộc hội thoại - id (UUID) - userId (FK to telegram_users) - isActive - messageCount - totalTokens - timestamps 3. **messages**: Lưu chi tiết từng tin nhắn - id (UUID) - conversationId (FK to conversations) - role (user/assistant/system) - content (text) - tokens (int) - metadata (jsonb) - createdAt 4. **conversation_summaries**: Lưu tóm tắt conversation - id (UUID) - conversationId (FK to conversations) - summary (text) - messageCountAtSummary (int) - tokens (int) - createdAt ## 🚀 Cài đặt ### 1. Clone repository ```bash git clone cd telegram-chat-bot ``` ### 2. Install dependencies ```bash npm install ``` ### 3. Setup PostgreSQL Tạo database PostgreSQL: ```sql CREATE DATABASE telegram_chatbot; ``` ### 4. Configure environment Copy file `.env.example` thành `.env` và điền thông tin: ```bash cp .env.example .env ``` Cập nhật các biến trong `.env`: ```env # Database DB_HOST=localhost DB_PORT=5432 DB_USERNAME=postgres DB_PASSWORD=your_password DB_DATABASE=telegram_chatbot # Telegram Bot Token (lấy từ @BotFather) TELEGRAM_BOT_TOKEN=your_telegram_bot_token # LLM API Configuration LLM_API_KEY=your_api_key LLM_BASE_URL=https://api.deepseek.com/v1 LLM_MODEL=deepseek-chat # Context Management MAX_CONTEXT_TOKENS=4000 MESSAGES_BEFORE_SUMMARY=20 ``` ### 5. Tạo Telegram Bot 1. Mở Telegram và tìm [@BotFather](https://t.me/botfather) 2. Gửi `/newbot` và làm theo hướng dẫn 3. Copy Bot Token và paste vào `.env` ### 6. Lấy LLM API Key **DeepSeek** (Recommended - rẻ nhất): - Đăng ký tại: https://platform.deepseek.com - Tạo API key - Base URL: `https://api.deepseek.com/v1` - Model: `deepseek-chat` **OpenAI**: - Đăng ký tại: https://platform.openai.com - Tạo API key - Base URL: `https://api.openai.com/v1` - Model: `gpt-4-turbo-preview` hoặc `gpt-3.5-turbo` **Grok**: - Đăng ký tại: https://x.ai - Tạo API key - Base URL: `https://api.x.ai/v1` - Model: `grok-beta` ### 7. Run migrations (nếu có) ```bash npm run migration:run ``` Hoặc để TypeORM tự động tạo tables (development): - Set `synchronize: true` trong database config (đã mặc định cho development) ### 8. Start application Development mode: ```bash npm run start:dev ``` Production mode: ```bash npm run build npm run start:prod ``` ## 📱 Sử dụng ### Commands - `/start` - Khởi động bot và xem giới thiệu - `/new` - Tạo cuộc trò chuyện mới (reset context) - `/help` - Hiển thị hướng dẫn ### Workflow 1. User gửi `/start` để khởi động bot 2. User gửi tin nhắn bất kỳ 3. Bot lưu tin nhắn vào database 4. Bot build context từ: - System prompt - Summaries cũ (nếu có) - 20 tin nhắn gần nhất 5. Bot gọi LLM API để generate response 6. Bot lưu response và gửi cho user 7. Sau mỗi 20 tin nhắn, bot tự động: - Tạo summary của conversation - Xóa messages cũ (giữ lại 10 tin nhắn gần nhất) ## 🏗️ Cấu trúc dự án ``` telegram-chat-bot/ ├── src/ │ ├── bot/ │ │ └── bot.update.ts # Telegram bot handlers │ ├── config/ │ │ ├── database.config.ts # Database configuration │ │ ├── telegram.config.ts # Telegram configuration │ │ ├── llm.config.ts # LLM configuration │ │ └── typeorm.config.ts # TypeORM CLI configuration │ ├── entities/ │ │ ├── telegram-user.entity.ts │ │ ├── conversation.entity.ts │ │ ├── message.entity.ts │ │ └── conversation-summary.entity.ts │ ├── modules/ │ │ ├── user.module.ts │ │ ├── conversation.module.ts │ │ ├── llm.module.ts │ │ └── bot.module.ts │ ├── services/ │ │ ├── user.service.ts # User management │ │ ├── conversation.service.ts # Conversation management │ │ └── llm.service.ts # LLM API integration │ ├── app.module.ts # Root module │ └── main.ts # Entry point ├── .env.example # Environment template ├── .gitignore ├── nest-cli.json ├── package.json ├── tsconfig.json └── README.md ``` ## 🔧 Configuration ### Token Management - `MAX_CONTEXT_TOKENS`: Giới hạn tokens cho context (default: 4000) - `MESSAGES_BEFORE_SUMMARY`: Số tin nhắn trước khi tạo summary (default: 20) ### Retry Logic - `MAX_RETRIES`: Số lần retry khi LLM API fail (default: 3) - `RETRY_DELAY_MS`: Delay giữa các lần retry (default: 1000ms) ## 🧪 Testing ```bash # Unit tests npm run test # E2E tests npm run test:e2e # Test coverage npm run test:cov ``` ## 📝 Scripts ```bash npm run build # Build production npm run start # Start production npm run start:dev # Start development with watch npm run start:debug # Start with debug mode npm run lint # Lint code npm run format # Format code with Prettier ``` ## 🔍 Troubleshooting ### Bot không nhận tin nhắn 1. Kiểm tra `TELEGRAM_BOT_TOKEN` trong `.env` 2. Kiểm tra bot đã được start chưa (`/start`) 3. Xem logs để debug ### LLM API errors 1. Kiểm tra `LLM_API_KEY` hợp lệ 2. Kiểm tra `LLM_BASE_URL` đúng 3. Kiểm tra balance API key 4. Xem logs để xem error message cụ thể ### Database connection errors 1. Kiểm tra PostgreSQL đang chạy 2. Kiểm tra credentials trong `.env` 3. Kiểm tra database đã được tạo ## 📚 API Documentation ### LlmService ```typescript // Generate response const response = await llmService.generateResponse(messages); // Generate summary const summary = await llmService.generateSummary(messages); // Count tokens const tokens = llmService.countTokens(text); ``` ### ConversationService ```typescript // Get active conversation const conversation = await conversationService.getActiveConversation(userId); // Create new conversation const newConv = await conversationService.createConversation(userId); // Add message await conversationService.addMessage(conversationId, messageDto); // Check if should summarize const shouldSummarize = await conversationService.shouldSummarize(conversationId); ``` ## 🤝 Contributing Contributions are welcome! Please feel free to submit a Pull Request. ## 📄 License MIT ## 👨‍💻 Author Your Name ## 🙏 Acknowledgments - NestJS team - Telegraf team - OpenAI/DeepSeek/Grok teams # telegram-chat-bot