Optimizando la Automatización de Telegram con N8N y ClickHouse

Descubre cómo potenciar la automatización y el análisis de datos al máximo nivel con Telegram, N8N y ClickHouse. Además, mantente al tanto de las últimas noticias sobre inteligencia artificial open source. 🤖✨
Optimizando la Automatización de Telegram con N8N y ClickHouse
Prompt: Futuristic Hangar with Paper Airplanes telegram

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En nuestra newsletter de hoy, quiero compartir algo especial sobre Telegram. Hace unos meses, me sumé a la membresía de Rubén Alonso y Gastre, un grupo genial de personas que estamos creando y explorando en Telegram, conocidos como "Gramakers". Nos enfocamos en cómo automatizar y generar ingresos en Telegram, y siempre estamos al día con las últimas novedades. Es un grupo súper motivador, lleno de ideas geniales. Hoy, voy a hablaros de una de esas ideas que me encantó: cómo hacer resúmenes en Telegram.

Rubén presentó la idea y la implementó con éxito usando Make. Sin embargo, pronto nos dimos cuenta de un inconveniente: en grupos muy activos, el sistema consumía un número considerable de ejecuciones en Make, lo que se traducía en un aumento en los costos de operación, sumado a los gastos de usar GPT-4. Aunque GPT-4 es más económico en su última versión, el costo sigue siendo un factor.

Motivado por el desafío de reducir los gastos de suscripción y al mismo tiempo ponerme a prueba, decidí llevar este WorkFlow al siguiente nivel. Lo recreé utilizando N8N y añadí una capa de big data mediante ClickHouse. Este enfoque no solo es más eficiente, sino que también me permitirá analizar exhaustivamente los datos generados en los grupos. Así, podré identificar a los miembros más activos de la comunidad y entender cuáles son las dudas más comunes. Con estos insights, planeo utilizar nuevamente la inteligencia artificial para crear una base de conocimientos que responda a estas preguntas frecuentes, aprovechando al máximo el potencial de la IA y los datos para beneficio de nuestra comunidad.


Instalación y Configuración de ClickHouse para Análisis de Datos de Telegram

Introducción a ClickHouse

ClickHouse es un avanzado sistema de gestión de bases de datos columnares, diseñado para análisis en línea (OLAP) en tiempo real. Su capacidad para manejar consultas rápidas con grandes volúmenes de datos lo hace ideal para procesar eficientemente grandes flujos de datos, como los mensajes en Telegram.

Instalación de ClickHouse

Para instalar ClickHouse, usa el instalador automático ejecutando el siguiente comando:

curl https://clickhouse.com/ | sh

Durante la instalación, se solicitará establecer una contraseña para el usuario predeterminado (default). Esta contraseña es esencial para los accesos futuros a la consola de ClickHouse.

Conexión a la Base de Datos

Para conectar a la base de datos ClickHouse, utiliza el comando:

clickhouse-client -u default --port 9500 --password <tu_contraseña>

Reemplaza <tu_contraseña> con la contraseña que asignaste.

Creación de la Base de Datos

El siguiente paso es la creación de una base de datos específica para el proyecto. Ejecuta el siguiente comando para crear la base de datos tg_resumes:

CREATE DATABASE tg_resumes;

Configuración de la Tabla

Dentro de la base de datos tg_resumes, crea la tabla mensajes con la siguiente estructura para almacenar información relevante de los mensajes de Telegram:

CREATE TABLE tg_resumes.mensajes
(
    `Usuario` String,
    `Nombre` String,
    `Mensaje` String,
    `Fecha` DateTime,
    `ID_Mensaje` String,
    `ID_Tema` String,
    `Nombre_Tema` String,
    `MensajeLink` String,
    `Grupo` String
)
ENGINE = MergeTree
ORDER BY (Fecha, ID_Mensaje);

Habilitación de la Gestión de Usuarios

Antes de crear usuarios, ajusta la configuración en /etc/clickhouse-server/config.xml para habilitar el control de acceso. Añade la siguiente sección al archivo:

<yandex>
    <!-- ... otras configuraciones ... -->

    <access_control>
        <access_management>1</access_management>
    </access_control>

    <!-- ... otras configuraciones ... -->
</yandex>

Guarda los cambios y reinicia el servicio de ClickHouse para aplicarlos:

sudo clickhouse restart

Creación de Usuario para Integración con N8N

Para la integración con N8N, crea un usuario específico llamado n8n en ClickHouse y otórgale permisos para escribir en la tabla mensajes:

CREATE USER n8n@'%' IDENTIFIED BY '<contraseña>';
GRANT ALL ON tg_resumes.mensajes TO n8n;

Reemplaza <contraseña> por una contraseña segura para el usuario n8n.

Importando el Flujo de Trabajo en n8n

Para hacer tu experiencia aún más sencilla y eficiente, he diseñado un flujo de trabajo preconfigurado, listo para ser importado en tu sistema n8n. Esta solución te permitirá ahorrar tiempo valioso, facilitando una integración directa y sin complicaciones con la instancia de ClickHouse que acabas de instalar. Con solo unos pocos clics, estarás en camino de aprovechar al máximo las capacidades de automatización y análisis de datos

Para importar el flujo de trabajo en n8n:

  1. Descarga el workflow: Descarga el WorkFlow que tienes aquí encima.
  2. Accede a n8n: Visita tu instancia de n8n
  3. Importa el Flujo de Trabajo: Utiliza "Usar este workflow" o descarga el JSON y cárgalo en n8n.
  4. Configuración Personalizada: Ajusta la configuración detallada en el mismo WorkFlow.

Validación de Datos Almacenados en ClickHouse

Para comprobar que los mensajes de Telegram se están almacenando adecuadamente en ClickHouse, sigue estos pasos:

  1. Conectar a ClickHouse:

    • Abre tu terminal.
    • Conéctate a ClickHouse usando el cliente de línea de comandos:
      clickhouse-client -u n8n --port 9500 --password <tu_contraseña>
      
    • Sustituye <tu_contraseña> por tu contraseña actual.
  2. Seleccionar la Base de Datos:

    • En ClickHouse, selecciona la base de datos tg_resumes:
      USE tg_resumes;
      
  3. Consultar los Datos Almacenados:

    • Ejecuta la siguiente consulta para ver los últimos mensajes guardados:
      SELECT * FROM mensajes ORDER BY Fecha DESC LIMIT 10;
      
    • Esto mostrará los 10 mensajes más recientes.
  4. Revisión de los Datos:

    • Revisa los resultados para confirmar que los mensajes se capturan y almacenan correctamente.
    • Comprueba la consistencia y la integridad de los datos.

Siguiendo estos pasos, podrás verificar efectivamente que los mensajes de Telegram están siendo correctamente insertados y almacenados en tu base de datos ClickHouse.

Próxima Edición: Creando Resúmenes de Grupos de Telegram

En nuestra próxima newsletter, nos sumergiremos en una fascinante funcionalidad: crear resúmenes automáticos de grupos de Telegram. Exploraremos cómo puedes utilizar herramientas avanzadas para sintetizar las conversaciones diarias de tu grupo, destacando los temas más relevantes y las discusiones más interesantes.

Este enfoque te permitirá:

  • Mantener un registro claro y conciso de las discusiones importantes.
  • Identificar rápidamente los puntos clave sin tener que leer todos los mensajes.
  • Facilitar un acceso más fácil a la información relevante para todos los miembros del grupo.

¡Prepárate para transformar la forma en que interactúas con tus grupos de Telegram y mantenerte al tanto de las conversaciones más importantes!

¡No te lo pierdas!


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ℍ𝕠𝕣𝕚𝕫𝕠𝕟𝕥𝕖 𝔸𝕣𝕥𝕚𝕗𝕚𝕔𝕚𝕒𝕝

Te presentamos "Horizonte Artificial", la nueva y flamante sección de nuestra newsletter dedicada exclusivamente a la Inteligencia Artificial. Pero no esperes el contenido convencional que inunda TikTok o YouTube. Aquí, nos sumergiremos en el fascinante mundo del OpenSource, explorando proyectos libres que puedes desplegar en tu propio servidor. Y para guiarnos en esta travesía, contamos con la experticia de Jesús Pacheco, mejor conocido en nuestra comunidad HiveAgile como "Chukowski". Prepárate para una perspectiva fresca y auténtica sobre la IA. ¡Bienvenidos al horizonte!

Desde Videos Generativos hasta la Búsqueda de AGI

Introducción

La tecnología de inteligencia artificial (IA) está avanzando a pasos agigantados, con innovaciones que prometen revolucionar varios campos. 🚀 En este artículo, exploraremos tres desarrollos emocionantes: Stable Video Diffusion de Stability AI, el enigmático Proyecto Q de OpenAI, y el Upscaler de Javi Lopez.


Stable Video Diffusion: Avanzando en la Generación de Video con IA

Hoy, Stability AI 🎉 ha lanzado Stable Video Diffusion, su primer modelo fundamental para video generativo basado en el modelo de imagen Stable Diffusion. Esta innovación en IA generativa de video, ahora disponible en una versión de previsualización para investigación, marca un paso significativo hacia la creación de modelos para cada tipo de usuario. 👩‍💻👨‍💻

Enlace a la página web de Stability AI

Aplicaciones versátiles en video

Este modelo de video es adaptable a una variedad de tareas, incluyendo la síntesis multi-vista a partir de una sola imagen con ajustes finos en conjuntos de datos multi-vista. Stability AI está planeando una variedad de modelos que se basan y amplían este base, similar al ecosistema que se ha construido alrededor de la difusión estable. 🏙️

Competitivo y orientado a la investigación

Stable Video Diffusion se presenta en dos modelos de imagen a video, capaces de generar 14 y 25 cuadros a velocidades de cuadro personalizables entre 3 y 30 fotogramas por segundo. En su forma fundacional, estos modelos han superado a los principales modelos cerrados en estudios de preferencia de usuarios. 📊

Enlace al artículo de investigación de Stable Video Diffusion

Un orgulloso miembro de una suite en expansión

Stable Video Diffusion es una adición orgullosa a la diversa gama de modelos de código abierto de Stability AI. Cubriendo modalidades que incluyen imagen, lenguaje, audio, 3D y código, su portafolio es un testimonio del compromiso de Stability AI con la amplificación de la inteligencia humana. 🧠

Demo de Stable Video Diffusion


Proyecto Q de OpenAI: ¿Un paso hacia la AGI?

El Proyecto Q* de OpenAI 🚀, conocido internamente como Q-Star, es un modelo de IA superinteligente que podría marcar un hito en la búsqueda de la Inteligencia General Artificial (AGI). La AGI se caracteriza por su autonomía y capacidad de aplicar razonamiento a las decisiones, otorgándole capacidades de resolución de problemas a nivel humano y la posibilidad de aprendizaje acumulativo. Aunque la realización completa de AGI sigue siendo un objetivo a largo plazo, el Proyecto Q* ha demostrado habilidades impresionantes, como superar a estudiantes de escuela en problemas matemáticos, sugiriendo una capacidad cognitiva y de razonamiento superior a la de las tecnologías actuales de IA. 🤯

Enlace a la página web de OpenAI


Upscaler de Javi Lopez: Transformando imágenes

Desarrollado por los emprendedores Javi Lopez y Emilio Nicolas, el Upscaler de Magnific AI 🎉 es una herramienta vanguardista que permite convertir imágenes de baja resolución en obras maestras de alta definición. Aunque no es gratuito, es una herramienta poderosa que puede transformar tus fotos antiguas o borrosas en imágenes nítidas y coloridas. 🖼️

Enlace a la página web de Magnific AI

Los avances en IA que se han producido en noviembre de 2023 son muy prometedores. Stable Video Diffusion, Project Q* y Magnific son solo algunos ejemplos de cómo la IA está avanzando rápidamente. Es probable que estos avances sigan teniendo un impacto significativo en nuestras vidas en los próximos años. 🚀


Espero que la newsletter te haya sido útil. Si tienes alguna pregunta o comentario, no dudes en enviarlo a la comunidad. ¡Hasta la próxima! 🌟

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About the author
Aitor Roma

Aitor Roma

Arquitecto de Cloud Computing y Community Manager de la Comunidad en Español de n8n.io Apasionado del Software Libre. Desde hace muchos años me gusta crear cosas.

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