GigaChat — это AI-модель от Сбера, оптимизированная для работы с русским языком. Подключить её к n8n можно через комьюнити-ноды.
Как это сделать рассказывал ЗДЕСЬ, а ЗДЕСЬ показывал
Перед началом:
- Зарегистрируйтесь на developers.sber.ru
- Создайте проект GigaChat API
- Получите Authorization key
🔥 На тарифе Freemium вам выдадут 1 миллион токенов для использования GigaChat
Схема 1 — Телеграм-бот с памятью
Бот хранит историю переписки в Postgres и отвечает с учётом контекста. Подходит для FAQ и персональных ассистентов.
- Добавьте Telegram Trigger
- Добавьте ноду GigaChat AI
Укажите Prompt (User Message) и System Message (Prompt) для обработки агентом. И добавьте Authorization key в Credentials
- В ветку Memory подключите ноду Postgres Chat Memory
- На выходе подключите телеграм-ноду Send a text message для отправки ответа в чат
Схема 2 — AI-парсер
Загружает HTML-страницы, очищает их и структурирует информацию. Удобно для анализа новостей и документации.
- В ноде HTTP request укажите URL сайта для парсинга с методом GET
- В ноде Code (RemoveTrash) указывается скрипт для очистки от ненужных тегов:
let html = $json.data || $json.output || '';
// Удаляем ненужные теги с содержимым
const tagsToRemove = ['style', 'script', 'svg', 'noscript', 'iframe', 'object'];
tagsToRemove.forEach(tag => {
const regex = new RegExp(`<${tag}[\\s\\S]*?<\\/${tag}>`, 'gi');
html = html.replace(regex, '');
});
// Удаляем одиночные технические теги: <link>, <meta>, <base> и т.п.
html = html.replace(/<\s*(link|meta|base|input|br|hr|source|track|wbr)[^>]*?>/gi, '');
// Удаляем HTML-комментарии
html = html.replace(/<!--[\s\S]*?-->/g, '');
// ✅ Обрабатываем <a>: сохраняем только href (в кавычках), даже без кавычек в оригинале
html = html.replace(/<a\s+[^>]*>/gi, tag => {
const hrefMatch = tag.match(/href\s*=\s*(?:(['"])(.*?)\1|([^>\s]+))/i);
const href = hrefMatch ? ` href="${hrefMatch[2] || hrefMatch[3]}"` : '';
return `<a${href}>`;
});
// Удаляем ВСЕ атрибуты у остальных тегов, кроме <a>
html = html.replace(/<(?!a\b)([a-z0-9-]+)\s+[^>]*?>/gi, '<$1>');
// Удаляем пустые теги
html = html.replace(/<([a-z0-9-]+)>\s*<\/\1>/gi, '');
// Удаляем лишние пробелы и пустые строки
html = html.replace(/\s{2,}/g, ' ').replace(/\n{2,}/g, '\n');
// Ограничиваем длину, если надо
const maxLength = 120000;
if (html.length > maxLength) {
html = html.slice(0, maxLength);
}
return [
{
json: {
cleaned_html: html
}
}
];
- В ноде GigaChat AI указывается системный промпт для обработки оставшегося от сайта HTML-кода
Можно подключить телеграм-бота и отправлять ему ссылки, получая в ответ краткое содержание сайта (зависит от промпта)
Схема 3 — Поиск по базе знаний
Использует векторное хранилище (PGVector) для поиска релевантных ответов. Полезно для внутренних справочников.
- Добавьте Telegram Trigger
- Добавьте ноду AI Agent и подключите к ней: в ветку Chat Model ноду GigaChat Model, в ветку Memory ноду Postgres Chat Memory, в ветку Tool последовательно ноды Vector store question answer tool, к которой нужно подключить ноды GigaChat Model и Postgres PGVector Store, к которой надо подключить ноду GigaChat Embeddings
- В ноде AI Agent укажите Prompt (User Message) и System Message для обработки агентом
- В ноде Postgres PGVector Store укажите таблицу векторного хранилища, к которой будет обращаться агент
- На выходе подключите телеграм-ноду Send a text message для отправки ответа в чат
При поступлении вопроса, агент будет сам обращаться к векторной базе данных и на основании полученной в ней информации формировать ответ
Бонус — Комбинированный поиск
Сначала ищет в базе, затем в Google используя SearchAPI, объединяет результаты и формирует ответ. Отлично подходит, когда база неполная.
Настройки идентичны третьей схеме, за исключением инструмента Search, в качестве которого выступает нода HTTP request с настроенным поиском в Google.
Подключение Google Search API:
1. Идентификатор поисковой системы получаем здесь https://programmablesearchengine.google.com/
2. API-key - получаем здесь https://developers.google.com/custom-search/v1/introduction?hl=ru
3. Необходимо привязать к проекту в google console. Создаём проект в https://console.cloud.google.com/
- Метод GET
- В поле q (поисковый запрос) вставляем запрос от агента:
{{ $fromAI('parameters2_Value', `запрос или ссылка на сайт`, 'string') }}
Готово!
Теперь вы можете использовать GigaChat-агента в своих сценариях.
Также записал видео по настройке:
👉 Смотри на ДЗЕНЕ
👉 Смотри в ЮТУБ
Не хочешь настраивать сам?
🔥 Есть готовое решение! Этот и другие шаблоны по автоматизации, в том числе с лайфхаками по бесплатному использованию нейросетей, размещены в моей группе. Запускай бота и забирай https://t.me/nap_lab1_bot.
Если остались вопросы — напиши в комментариях или в мой Telegram-канал.
А что можно делать в n8n читайте на моем канале в Дзене и на канале в ТГ
Также из интересного:
Статья - Простой сценарий создания бота Telegram на n8n
Подборка - Продвинутые сценарии автоматизации в n8n
Подборка - Установка и обновление n8n
Подпишитесь, чтобы не пропустить новое!
#n8n #gigachat #автоматизация #nocode #ai #n8nуроки #n8ntutorial #n8nнастройка #n8nдляновичков #какпользоватьсяn8n