Einleitung
Jeden Tag erscheinen hunderte neue Artikel über KI und Technik. Niemand hat die Zeit, das alles manuell zu durchsuchen. Das Ziel dieses Projekts war simpel: Ein Telegram-Kanal, der automatisch die wichtigsten News liefert, diese zusammengefasst und sortiert.
Das Ergebnis dieses Systems ist für jeden zugänglich. Es handelt sich um einen offenen Telegram-Kanal (AI & Tech Monitor), der unter der folgenden Adresse aufgerufen werden kann:
Das System besteht aus den folgenden Hauptkomponenten
- n8n (Workflow Automation)
Eine Node-basierte Plattform zur Prozessautomatisierung. Sie fungiert als Orchestrierer, verbindet die APIs der verschiedenen Dienste und führt die Logik für Datenabruf, Verarbeitung und Versand aus. - Baserow (Datenbank)
Eine relationale Open-Source-Datenbank. Sie dient als Backend zur Verwaltung der RSS-Quellen und speichert die Artikel sowie deren Bearbeitungsstatus (z. B. „versendet“), um Redundanzen zu verhindern. - Ollama (AI Inference)
Eine Laufzeitumgebung für das lokale Ausführen von Sprachmodellen. Hier kommt Llama 3.2 zum Einsatz, um die Texte der RSS-Feeds server-seitig zu analysieren und zusammenzufassen, ohne externe Cloud-APIs zu nutzen. - Telegram (Frontend)
Das Ausgabemedium für die Endnutzer. Über die Telegram-Bot-API werden die finalen Zusammenfassungen an den definierten Kanal gepusht. - Docker (Infrastruktur)
Die Anwendungsumgebung. Alle Dienste (n8n, Baserow, Ollama) werden in isolierten Containern betrieben, was die Abhängigkeiten vom Host-Betriebssystem minimiert.
So funktioniert der n8n Workflow
Dieses System realisiert eine automatisierte Pipeline zur Aggregation von RSS-Inhalten, deren KI-gestützte Zusammenfassung und Veröffentlichung via Telegram.
Workflow 01 – Read Feeds: Dieser Workflow fungiert als der zentrale Auslöser und Datensammler des Systems. Er startet automatisiert alle 30 Minuten und ruft zunächst eine Liste zu überwachender RSS-Feeds aus einer Baserow-Datenbank ab. Nachdem er geprüft hat, ob die jeweiligen Feed-Links als aktiv markiert sind, lädt er die aktuellen Artikel aus diesen Feeds und begrenzt die Anzahl auf maximal fünf Einträge pro Durchlauf. Diese rohen Artikeldaten werden anschließend strukturiert und einzeln an den zweiten Workflow übergeben, der als Sub-Workflow für die inhaltliche Verarbeitung aufgerufen wird.
Workflow 02 – Read Feed-Entries: Dieser Workflow ist für die intelligente Verarbeitung und Speicherung zuständig und wird direkt vom ersten Workflow mit den Artikeldaten gefüttert. Zunächst prüft er für jeden eingehenden Artikel in der Baserow-Datenbank, ob der Link bereits existiert, um Duplikate konsequent auszuschließen. Handelt es sich um einen neuen, noch unbekannten Artikel, übergibt der Workflow den Inhalt an einen AI-Agenten, der über Ollama (Modell Llama 3) läuft und eine kurze Zusammenfassung des Textes erstellt. Das Ergebnis bestehend aus Titel, Link und der generierten Zusammenfassung werden innerhalb der Datenbank gespeichert.
Workflow 03 – Telegram Message: Der dritte Workflow übernimmt die Veröffentlichung der aufbereiteten Inhalte. Er durchsucht die Baserow-Datenbank gezielt nach Einträgen, die zwar fertig verarbeitet, aber noch nicht als „versendet“ markiert sind. Für jeden dieser offenen Posten sendet der Workflow eine formatierte Nachricht mit Titel, der AI-Zusammenfassung und dem Link an einen definierten Telegram-Kanal. Unmittelbar nach dem Versand aktualisiert er den Status des Eintrags in der Datenbank auuf „gesendet“ (True), um sicherzustellen, dass keine Nachricht doppelt veröffentlicht wird.
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