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🤖💬 Telegram GPT Worker - Multifunktionaler KI-Assistent

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📖 Projektübersicht

Willkommen beim Telegram GPT Worker! 👋 Dies ist ein effizienter, in TypeScript entwickelter Telegram-Bot. Er unterstützt mehrere Sprachen und KI-Modelle, läuft auf Cloudflare Workers und bietet Nutzern ein schnelles, skalierbares Serviceerlebnis.

🌟 Kernfunktionen

  1. 🧠 Mehrere Modelle: Integration von OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, Groq und Azure OpenAI.
  2. 🔗 Unterstützung für OpenAI-kompatible Modelle: Speziell für die Verwaltung und Verteilung von AI-Modellschnittstellen wie One API und New API entwickelt, unterstützt das automatische Abrufen von Modelllisten.
  3. 💬 Intelligente Gespräche: Kontextbewusstsein für natürliche Konversationen.
  4. 🎨 Bilderzeugung: Textbasierte Bilderstellung mit DALL·E und Cloudflare Flux.
  5. 🖼️ Bildanalyse: Intelligente Analyse hochgeladener Bilder mittels OpenAI oder Google Gemini.
  6. 🌍 Mehrsprachigkeit: Integrierte i18n-Funktion mit 8 Sprachen.
  7. 🔒 Nutzerverwaltung: Zugriffskontrolle durch Whitelist-Funktion.
  8. ☁️ Hochleistungs-Deployment: Schnelle Antwortzeiten dank Cloudflare Workers.
  9. 🗄️ Effizientes Datenmanagement: Redis-Caching für optimale Leistung.
  10. 🔧 Flux-Prompt-Optimierung: Optionale API zur Verbesserung der Bildgenerierung.

📋 Systemanforderungen

Vor der Einrichtung benötigen Sie:

  • Ein Cloudflare-Konto
  • Ein Telegram-Konto und Bot-Token
  • Eine Upstash Redis-Datenbank (mit aktivierter Eviction-Funktion)
  • Mindestens einen API-Schlüssel eines KI-Dienstes

🚀 Schnellstart

  1. Projekt-Repository klonen
  2. Erforderliche Umgebungsvariablen konfigurieren
  3. Auf Cloudflare Workers deployen
  4. Telegram Webhook einrichten

Detaillierte Anleitungen finden Sie weiter unten.

📝 Verfügbare Befehle

  • /start - Bot starten
  • /language - Sprache wechseln
  • /switchmodel - KI-Modell wechseln
  • /new - Neues Gespräch beginnen
  • /history - Gesprächsverlauf anzeigen
  • /help - Hilfe anzeigen
  • /img - Bild generieren (DALL-E)
  • /flux - Bild generieren (Cloudflare Flux)

📁 Projektstruktur

/GPT-Telegram-Worker
│
├── /src
│   ├── /api
│   │   ├── azure.ts               # Azure API-Interaktion
│   │   ├── claude.ts              # Claude API-Interaktion
│   │   ├── flux-cf.ts             # Cloudflare AI Bildgenerierung
│   │   ├── gemini.ts              # Google Gemini API-Interaktion
│   │   ├── groq.ts                # Groq API-Interaktion
│   │   ├── image_generation.ts    # DALL·E Bildgenerierung
│   │   ├── model_api_interface.ts # Gemeinsame Schnittstelle für Modell-APIs
│   │   ├── openai_api.ts          # OpenAI API-Interaktion
│   │   ├── openai_compatible.ts   # Verwaltet OpenAI-kompatible API-Interaktionen
│   │   └── telegram.ts            # Telegram Bot-Logik
│   ├── /config                    # Konfigurationsdateien
│   │   └── commands.ts            # Telegram Bot-Befehle
│   ├── /utils
│   │   └── helpers.ts             # Hilfsfunktionen
│   │   └── i18n.ts                # Mehrsprachigkeitsfunktionen
│   │   └── redis.ts               # Upstash Redis-Funktionen
│   │   └── image_analyze.ts       # Bildupload-Funktionen
│   ├── index.ts                   # Einstiegspunkt
│   └── env.ts                     # Umgebungsvariablen
├── /types                         # Typdefinitionen
│   └── telegram.d.ts              # Telegram API Typen
├── wrangler.toml                  # Cloudflare Worker Konfiguration
├── tsconfig.json                  # TypeScript Konfiguration
├── package.json                   # Projektabhängigkeiten
└── README.md                      # Projektdokumentation

🚀 Ausführliche Anleitung

Deployment auf Cloudflare Workers

Verwendung der Wrangler CLI

  1. Wrangler CLI installieren:

    npm install -g @cloudflare/wrangler

  2. Bei Cloudflare anmelden:

    wrangler login

  3. Neues Workers-Projekt erstellen:

    wrangler init telegram-bot

  4. dist/index.js in das Projekt kopieren.

  5. wrangler.toml bearbeiten:

    name = "telegram-bot"
type = "javascript"
account_id = "ihre_account_id"
workers_dev = true

  6. Auf Cloudflare Workers deployen:

    wrangler publish

Über das Cloudflare Dashboard

  1. Im Cloudflare Dashboard anmelden.
  2. "Workers & Pages" auswählen.
  3. "Create application" klicken und "Create Worker" wählen.
  4. Worker benennen und "Deploy" klicken.
  5. dist/index.js in den Editor kopieren und speichern.
  6. Umgebungsvariablen unter "Settings" hinzufügen.

Telegram Webhook konfigurieren

Webhook-URL mit der Telegram Bot API einrichten:

https://api.telegram.org/bot<YOUR_BOT_TOKEN>/setWebhook?url=https://your-worker.your-subdomain.workers.dev/webhook
https://api.telegram.org/bot123456789:abcdefghijklmn/setWebhook?url=https://gpt-telegram-worker.abcdefg.workers.dev/webhook

Lokale Entwicklung

  1. Repository klonen:

    git clone https://github.com/snakeying/telegram-bot.git

  2. Abhängigkeiten installieren:

    npm install

  3. Umgebungsvariablen einrichten.

  4. TypeScript kompilieren:

    npm run build

  5. Bot starten:

    npm start

🔧 Umgebungsvariablen

Variable Beschreibung Standardwert Beispiel
OPENAI_API_KEY OpenAI API-Schlüssel - sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456
OPENAI_BASE_URL OpenAI API Basis-URL https://api.openai.com/v1 https://ihre-custom-endpoint.de/v1
OPENAI_MODELS Verfügbare OpenAI-Modelle - gpt-3.5-turbo,gpt-4
TELEGRAM_BOT_TOKEN Telegram Bot-Token - 123456:ABC-DEF1234ghIkl-zyx57W2v1u123ew11
WHITELISTED_USERS Erlaubte Benutzer-IDs - 12345678,87654321
SYSTEM_INIT_MESSAGE System-Initialisierungsnachricht You are a helpful assistant. Sie sind ein hilfreicher Assistent.
SYSTEM_INIT_MESSAGE_ROLE Rolle der Initialisierungsnachricht system system
DEFAULT_MODEL Standard-KI-Modell - gpt-3.5-turbo
UPSTASH_REDIS_REST_URL Upstash Redis REST-URL - https://ihre-redis-url.upstash.io
UPSTASH_REDIS_REST_TOKEN Upstash Redis REST-Token - ihr-redis-token
DALL_E_MODEL DALL-E Modellversion dall-e-3 dall-e-3
CLOUDFLARE_API_TOKEN Cloudflare API-Token - ihr-cloudflare-api-token
CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID Cloudflare Account-ID - ihre-cloudflare-account-id
FLUX_STEPS Flux Generierungsschritte 4 4-8, maximal 8
PROMPT_OPTIMIZATION Prompt-Optimierung aktivieren false true
EXTERNAL_API_BASE Externe API Basis-URL - https://externe-api.de
EXTERNAL_MODEL Externes Modell - externes-modell-name
EXTERNAL_API_KEY Externer API-Schlüssel - externer-api-schlüssel
GOOGLE_MODEL_KEY Google AI Modell API-Schlüssel - ihr-google-api-schlüssel
GOOGLE_MODEL_BASEURL Google AI Modell API Basis-URL https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta https://ihre-google-endpoint.de
GOOGLE_MODELS Verfügbare Google AI-Modelle - gemini-pro,gemini-pro-vision
GROQ_API_KEY Groq API-Schlüssel - ihr-groq-api-schlüssel
ANTHROPIC_API_KEY Anthropic API-Schlüssel - ihr-anthropic-api-schlüssel
ANTHROPIC_BASE_URL Anthropic API Basis-URL https://api.anthropic.com https://ihre-anthropic-endpoint.de
OPENAI_COMPATIBLE_KEY OpenAI-kompatibler API-Schlüssel - sk-abcdefghijklmnopqrstuvwxyz123456
OPENAI_COMPATIBLE_URL OpenAI-kompatible API-Basis-URL - https://your-custom-endpoint.com/v1

Hinweis: Einige Variablen müssen manuell konfiguriert werden und haben keine Standardwerte.

🚀 Bildanalysefunktion

Ermöglicht Nutzern das Hochladen und Analysieren von Bildern:

  1. Senden Sie ein Bild an den Bot.
  2. Fügen Sie einen Analysehinweis hinzu, z.B. "Bitte analysieren Sie dieses Bild".
  3. Der Bot verwendet das aktuelle KI-Modell (OpenAI oder Google Gemini) zur Analyse.
  4. Das Ergebnis wird als Textnachricht zurückgesendet.

Hinweis: Stellen Sie sicher, dass das gewählte KI-Modell Bildanalyse unterstützt.

🚀 Flux Prompt-Optimierung

Bei aktivierter PROMPT_OPTIMIZATION (Umgebungsvariable = true) wird eine externe API zur Optimierung der Bildgenerierung genutzt:

  1. Nutzer gibt ursprünglichen Prompt ein.
  2. Externe API optimiert den Prompt (konfiguriert über EXTERNAL_* Variablen).
  3. Optimierter Prompt wird für die Flux-Bildgenerierung verwendet.

Diese Funktion verbessert die Bildqualität und Genauigkeit. Stellen Sie die korrekten Umgebungsvariablen sicher.

⚠️ Wichtige Hinweise

  1. 🚦 API-Kontingente beachten: Besonders bei Bild-Diensten auf Nutzungslimits achten.
  2. 🔐 Datensicherheit: Umgebungsvariablen und API-Schlüssel sorgfältig schützen.
  3. 🧠 Modellkenntnisse: Wählen Sie das passende Modell für Ihren Anwendungsfall.
  4. 🔄 Aktualisierungen: Regelmäßig Code und Funktionen aktualisieren.
  5. 🛡️ Sicherheit: API-Schlüssel regelmäßig erneuern, Prinzip der geringsten Rechte befolgen.
  6. 🎨 Flux Prompt-Optimierung: Bei aktiviertem PROMPT_OPTIMIZATION alle erforderlichen Variablen konfigurieren.
  7. ⛔ Wichtiger Hinweis: Um potenzielle Konflikte zu vermeiden, wird empfohlen, keine Modelle in OpenAI Compatible hinzuzufügen, die bereits in anderen APIs verwendet werden. Wenn Sie z.B. die Gemini API konfiguriert und das Modell gemini-1.5-flash ausgewählt haben, sollten Sie dasselbe Modell nicht in OpenAI Compatible hinzufügen.

🔧 Fehlerbehebung

  • Bot reagiert nicht? Webhook-Einstellungen und Umgebungsvariablen prüfen.
  • API-Limitierungen? API-Kontingent überprüfen.
  • Bildanalyse fehlgeschlagen? Multimodales Modell (z.B. GPT-4 oder Gemini Pro) verwenden.

📄 Lizenz

Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz.

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