# SMS → n8n → LLM → PostgreSQL → Telegram

Текущая архитектура workflow (09.01.2026)

## 1. Общий контур решения

Источник данных — банковские SMS, которые попадают в n8n через Webhook.
Дальше SMS:

1. парсятся в нормализованный JSON;
2. сохраняются в PostgreSQL (таблица `transactions`);
3. обогащаются локальной LLM (Qwen2.5 через LM Studio);
4. отправляются в Telegram‑бота в виде карточки с кнопками;
5. проходят через human‑in‑the‑loop: пользователь подтверждает или редактирует контрагента и категорию;
6. после финального подтверждения данные фиксируются в БД и отправляются в Google Sheets для отчётности.[^1]

Проект развернут на Synology NAS: PostgreSQL. n8n в Docker и LM Studio — на локальной машине.[^1]

***

## 2. База данных

### 2.1. Таблица `transactions`

```sql
id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
raw_sms         TEXT NOT NULL,
sms_text        TEXT NOT NULL,
sms_sender      VARCHAR(50),
action          VARCHAR(20) NOT NULL,
amount          NUMERIC(15, 2),
signed_amount   NUMERIC(15, 2),
currency        VARCHAR(3) DEFAULT 'RUB',
balance         NUMERIC(15, 2),
received_at     TIMESTAMP WITH TIME ZONE NOT NULL,
processed_at    TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
raw_json        JSONB NOT NULL,

-- LLM / Human-in-the-loop
counterparty    VARCHAR(255),
category        VARCHAR(100),
llm_processed_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE,
human_verified   BOOLEAN DEFAULT FALSE,
human_verified_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE
```

Есть индексы по дате, действию, контрагенту, категории и флагу `human_verified`.[^1]

### 2.2. Таблица `user_sessions`

Используется для хранения состояния редактирования в Telegram (какую транзакцию и какое поле сейчас меняет пользователь).

```sql
"chatId"           BIGINT PRIMARY KEY,
"transactionId"    BIGINT NOT NULL REFERENCES transactions(id) ON DELETE CASCADE,
"waitingFor"       VARCHAR(20) NOT NULL,           -- 'category' | 'counterparty'
"createdAt"        TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
"tempCounterparty" VARCHAR(255),
"tempCategory"     VARCHAR(100)
```

***

## 3. Ветка 1. Обработка входящих SMS (Webhook → LLM → БД → Telegram)

### 3.1. Webhook (Node: `Webhook`)

- Method: `POST`.
- Принимает JSON с полями SMS от прокси/смс‑шлюза.
- Входные данные: `raw_sms`, `sms_text`, `sms_sender`, дата и пр.[^1]

### 3.2. Code: `parse_from_sms`

- Преобразует входящий JSON из Webhook в нормализованный объект:
  - `action` (тип операции: payment/credit/cash и т.п.);
  - `amount`, `signed_amount`, `currency`;
  - `balance`;
  - `received_at`;
  - `raw_sms`, `sms_text`, `sms_sender`;
  - `raw_json` — исходный JSON целиком.

Результат — один объект `NormalizedTransaction`.[^1]

### 3.3. PostgreSQL: `create_from_sms` (INSERT)

- Operation: **Insert**
- Table: `transactions`
- Поля: все базовые из `parse_from_sms` (без LLM‑полей).
- Options: **Always Output Data = ON** — чтобы сразу получить `id` созданной строки.[^1]

### 3.4. Set: `Edit Fields`

- Урезает объект перед LLM (data minimization): оставляет только то, что нужно модели:
  - `sms_text`, `action`, `amount`, `currency`, `balance`.[^1]

### 3.5. HTTP Request: `post_to_llm`

- Метод: POST.
- URL: локальный LM Studio API (`http://<LM_STUDIO_IP>:1234/v1/chat/completions`).
- Модель: Qwen2.5‑7B‑Instruct (через LM Studio).[^1]

**Тело запроса (JSON, Expression):**

```js
{
  "model": "qwen2.5-7b-instruct",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Ты эксперт по категоризации расходов семейного бюджета в России. Анализируй банковские SMS и извлекай данные.\n\nТВОЯ ЗАДАЧА:\n- Определить контрагента (магазин, сервис, банк и т.п.).\n- Определить категорию расхода (еда, транспорт, подписки, одежда, здоровье, дом, техника, развлечения, авто, услуги и т.п.).\n\nВАЖНО:\n- Никогда не используй значения 'Неизвестно', 'Не определён', 'Требует уточнения' или похожие.\n- Даже если не уверен, выбери наиболее вероятного контрагента и категорию по тексту SMS.\n- Для контрагента используй удобное для человека название (например, 'Пятёрочка', 'Магнит', 'Яндекс Такси').\n- Если название контрагента написано латиницей или капсом (например, PYATEROCHKA, PEREKRESTOK, YANDEXTAXI), считай, что это русские бренды и приведи их к удобному русскому названию для человека: «Пятёрочка», «Перекрёсток», «Яндекс Такси» и т.п.\n\nСтарайся находить наиболее близкий известный российский бренд по написанию, а не считать его неизвестным.\n\nДОПУСТИМЫЕ КАТЕГОРИИ:\nИспользуй ТОЛЬКО следующие значения поля \"category\" (строго как написано, без синонимов):\n\"Продукты\" - продуктовые магазины, продовольственные товары\n\"Авто\" - топливо, парковки, платные дороги, ремонт авто и т.д.\n\"Здоровье\" - аптеки, поликлиники, больницы и т.д.\n\"Арчи\" - зоотовары, вет. клиники, вет. аптеки и т.д.\n\"ЖКХ\" - коммунальные платежи и т.д.\n\"Дом\" - мелочи для интерьера, напольные покрытия, мебель, техника для дома, бытовые мелочи и т.д. сюда можно отнести товары от контрагента OZON\n\"Проезд\" - все что связано с общественным транспортом (электрички, метро, такси и т.д.)\n\"Одежда\" - одежда и обувь\n\"Химия\" - бытовая химия и т.д.\n\"Косметика\" - косметика\n\"Инвестиции\" - перевод во вклады, покупка акций и т.д.\n\"Развлечения\" - любые развлечения (кино, музеи, концерты, отпуск и т.д.)\n\"Общепит\" - кафе, рестораны, столовые и другая еда вне дома\n\"Штрафы\" - любые штрафы\n\"Налоги\" - государственные налоги\n\"Подписки\" - обязательные переодические платежи (подписки, связь, интернет и т.д.)\n\"Перевод\" - перевод денежных средств\n\"Наличные\" - снятие или внесение наличных\n\"Подарки\" - сотовые телефоны, драгоценности, цветы и т.д.\n\"Спорт\" - покупка билетов (слотов) на спортивные мероприятия, покупка спортивного инвентаря, в том числе одежда и обувь из спортивных магазинов\n\nНикогда не придумывай новые формулировки категорий и не используй синонимы.\nЕсли не уверен, выбери наиболее подходящую категорию из этого списка.\n\nОтвечай ТОЛЬКО валидным JSON без каких‑либо пояснений."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Проанализируй банковскую SMS и верни только JSON.\n\nSMS:\n{{ $json.sms_text }}\n\nВерни строго валидный JSON одного объекта вида:\n{\"counterparty\": \"\", \"category\": \"\"}\n\nГде:\n- \"counterparty\" — человекопонятное название контрагента на русском (например, \"Пятёрочка\", \"Магнит\", \"Яндекс Такси\").\n- \"category\" — ОДНА из допустимых категорий из системного промпта. Не придумывай других категорий и не используй синонимы.\n\nНе добавляй никаких других полей и комментариев. Только JSON."
    }
  ],
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 256
}
```

### 3.6. Code: `parse_from_llm`

Актуальная логика:

- Берёт `choices[^0].message.content` из ответа.
- Убирает возможные обёртки ```json /``` (markdown).
- Парсит JSON вида:

```json
{"counterparty": "...", "category": "..."}
```

- Объединяет с исходными данными из `create_from_sms`.
- Без `subcategory` и `confidence`.
- Подстраховывает пустые поля дефолтами.[^1]

Код:

```javascript
// Получаем content от LLM
let content = $input.first().json.choices[^0].message.content;

// Убираем markdown-обёртку ```json ... ``` если есть
content = content
  .replace(/```json\n?/gi, '')
  .replace(/```\n?/g, '')
  .trim();

// Парсим очищенный JSON
const llmResponse = JSON.parse(content);

// Берём все данные из первоначальной транзакции
const originalData = $('create_from_sms').first().json;

// Объединяем: базовые данные + результаты LLM
return {
  ...originalData,
  counterparty: llmResponse.counterparty || originalData.counterparty || 'Продукты',
  category: llmResponse.category || originalData.category || 'Продукты'
};
```

### 3.7. PostgreSQL: `update_llm_fields` (UPDATE)

- Operation: **Update**
- Table: `transactions`
- Where: `id = {{ $json.id }}`
- Поля для обновления:
  - `counterparty`, `category`;
  - `llm_processed_at = NOW()`;
  - `human_verified = FALSE`.
- Options: **Always Output Data = ON** — чтобы вернуть актуальную строку и `chatId`.[^1]

### 3.8. Telegram Send Message: `edit_or_confirm`

- Resource: Message.
- Operation: Send Message.
- Chat ID: `{{ $json.chatId }}`
- Text:

```text
Требуется подтверждение транзакции #{{ $json.id }}

Сумма: {{ $json.signed_amount }} {{ $json.currency }}
Контрагент: {{ $json.counterparty }}
Категория: {{ $json.category }}
Дата: {{ $json.received_at }}

Подтвердить или изменить?
```

- Reply Markup (Inline Keyboard):
  - `✅ Подтвердить` → `confirm_{{ $json.id }}`
  - `✏️ Изменить категорию` → `edit_category_{{ $json.id }}`
  - `✏️ Изменить контрагента` → `edit_counterparty_{{ $json.id }}`.[^1]

***

## 4. Ветка 2. Единый Telegram Trigger и разветвление по типу события

### 4.1. Telegram Trigger: `answer_trigger`

- Credential: Telegram Bot.
- Trigger On: `callback_query`.
- Updates: `callback_query`, `message` (оба включены).
- Base URL: `https://api.telegram.org`.[^1]

Все события (клики по кнопкам и текстовые сообщения) приходят в этот один триггер.[^1]

### 4.2. IF: `split_event_type`

- Condition: `{{ $json.callback_query }}` **Is Empty**.
- TRUE → текстовое сообщение пользователя → ветка редактирования.
- FALSE → callback от кнопки → ветка подтверждения/редактирования.[^1]

***

## 5. Ветка 3. Подтверждение транзакции (без/после редактирования)

### 5.1. Code: `parse_from_callback`

- Вход: объект update с `callback_query`.
- Достаёт:
  - `callbackData = $json.callback_query.data`;
  - `chatId = $json.callback_query.message.chat.id`;
  - `messageId = $json.callback_query.message.message_id`;
  - `messageText = $json.callback_query.message.text`.[^1]
- Разбирает callback:

```javascript
const parts = callbackData.split('_');
const action = parts;                    // 'confirm' | 'edit'
const field  = parts.length === 3 ? parts[^1] : null; // 'category' | 'counterparty'
const transactionId = parseInt(parts[parts.length - 1]);
```

- Определяет, редактировалась ли карточка:

```javascript
const isEditedCard = messageText && messageText.includes('не сохранено');
```

- Парсит текущие значения из текста карточки:

```javascript
const counterpartyMatch = messageText.match(/Контрагент:\s*(.+?)(?:\n|$)/);
const categoryMatch     = messageText.match(/Категория:\s*(.+?)(?:\n|$)/);
```

- Возвращает:
  - `action`, `field`, `transactionId`, `chatId`, `messageId`,
  - `messageText`, `isEditedCard`, `originalCallbackData`,
  - `counterparty`, `category`.[^1]

### 5.2. IF: `confirm_or_edit`

- Condition: `{{ $json.action }}` Equal `confirm`.
- TRUE → ветка подтверждения.
- FALSE → ветка редактирования.[^1]

### 5.3. IF: `check_if_edited` (ветка подтверждения)

- Condition: `{{ $json.isEditedCard }}` Equal `true`.
- TRUE → подтверждение после редактирования.
- FALSE → первое подтверждение без правок.[^1]

#### 5.3.1. FALSE (первое подтверждение)

- PostgreSQL SELECT: `row_select_by_id`
  - Operation: Select
  - Table: `transactions`
  - Where: `id = {{ $json.transactionId }}`
  - Always Output Data = ON.[^1]
- PostgreSQL UPDATE: `update_after_confirm`
  - Operation: Update
  - Table: `transactions`
  - Columns:
    - `human_verified = true`;
    - `human_verified_at = {{ $now }}`
  - Where: `id = {{ $json.transactionId }}`
  - Always Output Data = ON (на выходе есть строка транзакции).[^1]

#### 5.3.2. TRUE (подтверждение после редактирования)

- Code: `parse_card_text`
  - Парсит `counterparty` и `category` из текста карточки по regex.
  - Возвращает: `transactionId`, `counterparty`, `category`, `chatId`, `messageId`.[^1]
- PostgreSQL UPDATE: `update_edited_transaction`
  - Operation: Update
  - Table: `transactions`
  - Columns:
    - `counterparty = {{ $json.counterparty }}`;
    - `category = {{ $json.category }}`;
    - `human_verified = true`.
  - Where: `id = {{ $json.transactionId }}`
  - Always Output Data = ON (строка транзакции).[^1]
- Code: `prepare_confirmation_data`

```javascript
const parseData = $('parse_card_text').first().json;
const tx        = $input.first().json; // результат update_edited_transaction

return {
  transactionId: parseData.transactionId,
  chatId:        parseData.chatId,
  messageId:     parseData.messageId,
  counterparty:  parseData.counterparty,
  category:      parseData.category,
  raw_json: {
    signed_amount: tx.raw_json.signed_amount,
    currency:      tx.raw_json.currency,
  },
};
```

### 5.4. Merge: `merge_confirm_paths`

- Type: **Merge**
- Mode: **Append**
- Input 1: `update_after_confirm` (первое подтверждение).
- Input 2: `prepare_confirmation_data` (после редактирования).[^1]

Важно: обе ветки несут в себе данные транзакции (`signed_amount`, `currency`, `counterparty`, `category`, `chatId`, `messageId`) к моменту входа в `confirmation_message`.[^1]

### 5.5. Telegram Answer Callback Query: `popup_confirm`

- Resource: Callback.
- Operation: Answer Callback Query.
- Query ID: `{{ $json.callback_query.id }}`
- Text: `✅ Транзакция подтверждена и сохранена`.[^1]

### 5.6. Telegram Send Message: `confirmation_message`

- Resource: Message.
- Operation: Send Message.
- Chat ID: `{{ $('answer_trigger').first().json.callback_query.message.chat.id }}`
- Text:

```text
✅ Транзакция подтверждена

Сумма: {{ $json.raw_json.signed_amount }} {{ $json.raw_json.currency }}
Контрагент: {{ $json.counterparty }}
Категория: {{ $json.category }}
Подтверждено: {{ $now.plus({hours: 3}).toFormat('dd.MM HH:mm') }}
```

***

## 6. Ветка 4. Редактирование транзакции с циклом

### 6.1. Построение сессии редактирования

После `confirm_or_edit`, если `action = 'edit'`, управление идёт в:

#### 6.1.1. PostgreSQL Execute Query: `empty_session`

- Удаляет старую сессию и пробрасывает входные данные дальше.
- Query:

```sql
DELETE FROM user_sessions WHERE "chatId" = {{ $json.chatId }};

SELECT 
  '{{ $json.action }}'::text            AS "action",
  '{{ $json.field }}'::text             AS "field",
  {{ $json.transactionId }}::bigint     AS "transactionId",
  {{ $json.chatId }}::bigint           AS "chatId",
  {{ $json.messageId }}::bigint        AS "messageId",
  {{ $json.isEditedCard }}::boolean    AS "isEditedCard",
  '{{ $json.originalCallbackData }}'::text AS "originalCallbackData",
  '{{ $json.counterparty }}'::text     AS "counterparty",
  '{{ $json.category }}'::text         AS "category";
```

#### 6.1.2. IF: `which_field_to_edit`

- Condition: `{{ $json.field }}` Equal `category`.
- TRUE → редактируем категорию.
- FALSE → редактируем контрагента.[^1]

#### 6.1.3. PostgreSQL INSERT: `add_session_category`

- Table: `user_sessions`
- Columns:
  - `chatId` = `{{ $json.chatId }}`
  - `transactionId` = `{{ $json.transactionId }}`
  - `waitingFor` = `category`
  - `tempCounterparty` = `{{ $json.counterparty }}`
  - `tempCategory` = `{{ $json.category }}`.[^1]

#### 6.1.4. PostgreSQL INSERT: `add_session_counterparty`

- Аналогично, но `waitingFor = 'counterparty'`.[^1]

### 6.2. Запрос на ввод значения

#### 6.2.1. Telegram Send Message: `category_edit`

- Chat ID: `{{ $json.chatId }}`
- Text:

```text
Введите новую категорию для транзакции #{{ $json.transactionId }}

ВАЖНО: Лимит 12 символов
```

#### 6.2.2. Telegram Send Message: `counterparty_edit`

- Chat ID: `{{ $json.chatId }}`
- Text:

```text
Введите нового контрагента для транзакции #{{ $json.transactionId }}

ВАЖНО: Лимит 12 символов
```

***

## 7. Ветка 5. Обработка текстового ответа пользователя

### 7.1. answer_trigger → split_event_type (TRUE)

Приходит `message` от пользователя (без `callback_query`).
TRUE‑ветка `split_event_type` ведёт в `get_session`.[^1]

### 7.2. PostgreSQL SELECT: `get_session`

- Operation: Select
- Table: `user_sessions`
- Where: `chatId = {{ $json.message.chat.id }}`
- Always Output Data = ON.[^1]

Возвращает:

```json
{
  "chatId": "...",
  "transactionId": "...",
  "waitingFor": "category" | "counterparty",
  "tempCounterparty": "...",
  "tempCategory": "...",
  "createdAt": "..."
}
```

### 7.3. Code: `merge_user_and_session`

```javascript
const sessionData = $input.first().json;
const userMessage = $('split_event_type').first().json;

return {
  message: userMessage.message,
  session: sessionData
};
```

### 7.4. Code: `parse_text_input`

```javascript
const userText = $input.first().json.message.text;
const chatId   = $input.first().json.message.chat.id;

// Игнорируем команды
if (userText.startsWith('/')) {
  throw new Error('Команда проигнорирована');
}

const sessionData = $input.first().json.session;

if (!sessionData || !sessionData.transactionId) {
  throw new Error('Сессия не найдена. Начните редактирование заново из карточки транзакции.');
}

return {
  newValue:      userText.trim(),
  chatId:        chatId,
  transactionId: parseInt(sessionData.transactionId),
  changedField:  sessionData.waitingFor       // 'category' | 'counterparty'
};
```

### 7.5. PostgreSQL SELECT: `get_current_transaction`

- Operation: Select
- Table: `transactions`
- Where: `id = {{ $json.transactionId }}`
- Always Output Data = ON.[^1]

### 7.6. Code: `merge_changes`

```javascript
const textInput   = $('parse_text_input').first().json;
const sessionData = $('get_session').first().json;
const currentData = $input.first().json;

const tempCategory =
  sessionData?.tempCategory != null ? sessionData.tempCategory : currentData.category;

const tempCounterparty =
  sessionData?.tempCounterparty != null ? sessionData.tempCounterparty : currentData.counterparty;

const updatedCategory =
  textInput.changedField === 'category'
    ? textInput.newValue
    : tempCategory;

const updatedCounterparty =
  textInput.changedField === 'counterparty'
    ? textInput.newValue
    : tempCounterparty;

return {
  ...currentData,
  category:    updatedCategory,
  counterparty: updatedCounterparty,
  chatId:      textInput.chatId
};
```

### 7.7. Telegram Send Message: `show_updated_card`

- Chat ID: `{{ $json.chatId }}`
- Text:

```text
Данные обновлены (не сохранено)

Сумма: {{ $json.signed_amount }} {{ $json.currency }}
Контрагент: {{ $json.counterparty }}
Категория: {{ $json.category }}
Дата: {{ $json.received_at }}

ВАЖНО: Лимит 12 символов на поле
```

- Inline Keyboard:
  - `✅ Подтвердить` → `confirm_{{ $json.id }}`
  - `✏️ Изменить категорию` → `edit_category_{{ $json.id }}`
  - `✏️ Изменить контрагента` → `edit_counterparty_{{ $json.id }}`.[^1]

***

## 8. Интеграция с Google Sheets

### 8.1. Структура таблицы

- Отдельный документ семейного бюджета в Google Sheets.
- Лист, например `Transactions`.
- Колонки:

1. дата
2. контрагент
3. сумма
4. категория
5. примечание (заполняется пользователем вручную).

### 8.2. Доступ через Google Service Account

- В Google Cloud проекте `budget` создан сервисный аккаунт.
- Включены API: Google Sheets API, Google Drive API.
- Скачан JSON‑ключ сервисного аккаунта; в n8n созданы credentials типа **Google Service Account**, использован весь JSON или поля `client_email` + `private_key`
- В самой таблице сервисный аккаунт добавлен как редактор по `client_email`.

### 8.3. Узел Google Sheets после `merge_confirm_paths`

- После ноды `merge_confirm_paths` добавлен узел **Google Sheets** (v2).
- Credentials: Google Service Account.
- Resource: `Sheet Within Document`.
- Operation: `Append Row`.
- Document: семейный бюджет.
- Sheet: лист с транзакциями (например, `Transactions`).

**Mapping колонок (Map Each Column Manually):**

- `дата` → `{{ $json.received_at }}`
- `контрагент` → `{{ $json.counterparty }}`
- `сумма` → `{{ $json.raw_json?.signed_amount ?? $json.signed_amount }}`
- `категория` → `{{ $json.category }}`
- `примечание` → `""` (пусто, заполняется человеком).

**Фильтрация только подтверждённых транзакций:**

- Ветка к Google Sheets подключена после подтверждения (`update_after_confirm` / `update_edited_transaction` через `merge_confirm_paths`), где `human_verified = true` гарантирован.

***

## 9. Планируемые доработки

### 9.1. LLM / категории (Приоритет 1)

- [ ] Собрать статистику по качеству автокатегоризации и при необходимости скорректировать описания категорий/словарь.

### 9.2. Автоматизация запуска (Приоритет 2)

- [ ] Автозапуск LM Studio при старте системы (service/systemd).
- [ ] Docker `restart: always` для n8n и PostgreSQL.
- [ ] Health‑check LM Studio API и уведомления в Telegram при падении.

### 9.3. Улучшения и UX (Приоритет 3)

- [ ] Кнопка «❌ Отклонить» для удаления/игнорирования ошибочных транзакций.
- [ ] Ограничения и валидация пользовательского ввода (длина, спецсимволы).
- [ ] Периодическая очистка старых записей в `user_sessions` (например, старше 1 часа).
- [ ] Добавление исходного текста SMS в карточку (с безопасным форматированием или экранированием).
- [ ] Обработка исторических данных (2025 год и далее) для накопления статистики.
- [ ] Fine‑tuning модели LLM на собственных размеченных данных.
- [ ] Аналитика по категориям, отчёты и экспорт (CSV/Excel/BI).

***

**Версия документа:** 4.2
**Дата:** 2026‑01‑09
**Статус:** Архитектура workflow обновлена: LLM работает с фиксированным набором категорий, подтверждённые транзакции пишутся в Google Sheets, дальнейшая работа — автоматизация запуска и улучшения UX.