Перейти к основному содержимому

Создание Telegram-бота с использованием Deno, Supabase Edge Functions, OpenAI и grammY

neurocoder

В этой статье мы рассмотрим, как создать Telegram-бота, используя Deno для серверной части, Supabase Edge Functions для обработки запросов, OpenAI для генерации ответов и библиотеку grammY для взаимодействия с Telegram API. Следуя пошаговым инструкциям, вы сможете создать функционального бота, который будет отвечать на сообщения пользователей.

Шаг 1: Установка необходимых инструментов​

Для начала вам нужно установить несколько инструментов:

  1. Supabase: Установите Supabase CLI, следуя официальным инструкциям.
  2. Docker Desktop: Установите Docker Desktop с официального сайта.
  3. ngrok: Установите ngrok с помощью Chocolatey:
choco install ngrok

Шаг 2: Создание бота в BotFather​

  1. Перейдите в Telegram и найдите бота @BotFather.
  2. Отправьте команду /newbot и следуйте инструкциям, чтобы создать нового бота.
  3. Сохраните токен вашего бота, который будет использоваться в коде.

Шаг 3: Инициализация проекта​

Создайте новую папку для вашего проекта и перейдите в нее. Затем выполните следующую команду в терминале:

supabase init

Эта команда создаст структуру проекта Supabase.

Шаг 4: Установка Deno​

Убедитесь, что у вас установлен Deno. Вы можете скачать его с официального сайта.

Шаг 5: Создание функции​

Создайте новую функцию, выполнив команду в терминале:

supabase functions new telegram-bot

Это создаст новую папку с шаблоном функции.

Шаг 6: Создание структуры проекта​

В папке functions создайте новую папку _shared. В этой папке создайте папку telegram, а в ней создайте файл bots.ts. Вставьте в bots.ts следующий код:

import { Bot, webhookCallback } from "https://deno.land/x/grammy@v1.8.3/mod.ts";

if (!Deno.env.get("TELEGRAM_BOT_TOKEN")) throw new Error("TELEGRAM_BOT_TOKEN is not set");

export const bot = new Bot(Deno.env.get("TELEGRAM_BOT_TOKEN") || "");
export const handleUpdate = webhookCallback(bot, 'std/http');

Пояснение к коду: • Мы импортируем необходимые модули из библиотеки grammY. • Проверяем, установлен ли токен бота в переменных окружения. • Создаем экземпляр бота и функцию для обработки обновлений. Шаг 7: Настройка OpenAI В папке _shared создайте папку openai, и в ней два файла: index.ts и client.ts. В client.ts вставьте следующий код:

import OpenAI from "https://deno.land/x/openai@v4.28.0/mod.ts";

if (!Deno.env.get("OPENAI_API_KEY")) throw new Error("OpenAI API key not set");

export const apiKey = Deno.env.get("OPENAI_API_KEY");
export const openai = new OpenAI({ apiKey });

Пояснение к коду: • Импортируем библиотеку OpenAI. • Проверяем, установлен ли API-ключ OpenAI в переменных окружения. • Создаем экземпляр OpenAI с использованием API-ключа. В index.ts вставьте следующий код:

import { model_ai } from "../constants.ts";
import { openai } from "./client.ts";

export async function answerAi(prompt: string, language_code: string) {
  try {
    const systemPrompt = `Reply to the user in language: ${language_code}`;

    const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
      messages: [
        { role: "user", content: prompt },
        { role: "system", content: systemPrompt },
      ],
      model: model_ai,
      stream: false,
      temperature: 0.1,
    });

    console.log(chatCompletion);
    return chatCompletion.choices[0].message.content; 
  } catch (e) {
    throw new Error("Error_answerAi", e);
  } 
}

Пояснение к коду: • Функция answerAi принимает текст запроса и код языка. • Формирует системный промпт и отправляет запрос к OpenAI. • Возвращает ответ от OpenAI.

Шаг 8: Основная логика функции​

Откройте файл index.ts в папке вашей функции и вставьте следующий код:

import { bot, handleUpdate } from "../_shared/telegram/bots.ts";
import { answerAi } from "../_shared/openai/index.ts";

console.log(`Function "telegram-bot" up and running!`);

bot.command('start', (ctx) => ctx.reply('Welcome! Up and running.'));

bot.on('message', async (ctx) => {
  console.log(ctx.message);
  await ctx.replyWithChatAction("typing");
  const answer = await answerAi(ctx.message.text || '', ctx.message.from.language_code || '');
  await ctx.reply(answer || '');
});

Deno.serve(async (req) => {
  try {
    const url = new URL(req.url);
    if (url.searchParams.get('secret') !== Deno.env.get('FUNCTION_SECRET')) {
      return new Response('not allowed', { status: 405 });
    }

    return await handleUpdate(req);
  } catch (err) {
    console.error(err);
  }
});

Пояснение к коду: • Импортируем функции и объекты из других файлов. • Обрабатываем команду /start, отправляя приветственное сообщение. • Обрабатываем текстовые сообщения, отправляя запрос к OpenAI и отвечая пользователю.

Шаг 9: Настройка переменных окружения​

В корне проекта создайте файл .env и вставьте следующий код:

TELEGRAM_BOT_TOKEN=
OPENAI_API_KEY=
FUNCTION_SECRET=

Заполните переменные значениями вашего токена Telegram, API-ключа OpenAI и создайте секрет для функции. Секрет можно задать произвольно, например, MY_SECRET.

Шаг 10: Запуск и тестирование​

  1. Запустите ngrok, чтобы создать туннель:
ngrok http 54321
  1. В другом терминале запустите Supabase функции:
supabase functions serve --env-file .env --no-verify-jwt

Шаг 11: Настройка вебхука​

Скопируйте ссылку, полученную от ngrok (она будет отображаться после слова "forwarding" и до "ngrok-free.app" включительно).Установите вебхук для вашего бота, выполнив следующий запрос:

curl -X POST https://api.telegram.org/bot<YOUR_BOT_TOKEN>/setWebhook?url=<ВАШАССЫЛКА>?secret=<YOUR_FUNCTION_SECRET>

Замените <YOUR_BOT_TOKEN> на токен вашего бота и <YOUR_FUNCTION_SECRET> на секрет вашей функции.

Заключение​

Теперь ваш Telegram-бот готов к работе! Он использует Deno для выполнения серверной логики, Supabase Edge Functions для обработки запросов и OpenAI для генерации ответов на сообщения пользователей. Вы можете расширять функциональность бота, добавляя новые команды и улучшая взаимодействие с пользователями. Удачи в разработке!