Este chatbot se conecta con Telegram utilizando un webhook configurado a través de API Gateway, el cual enruta directamente los mensajes a una función AWS Lambda.
Se estableció un webhook desde Telegram apuntando a un endpoint público de API Gateway (HTTP API). Este endpoint está vinculado a una función Lambda que recibe las actualizaciones enviadas por los usuarios del bot.
La Lambda:
- Recibe el mensaje del usuario directamente desde Telegram.
- Extrae datos clave como el ID del usuario y el texto del mensaje.
- Evalúa el sentimiento del mensaje utilizando un modelo de análisis emocional.
- Lleva un seguimiento acumulado del estado emocional del usuario calculando el promedio de los sentimientos recibidos durante toda la conversación.
- Registra cada mensaje recibido junto con el sentimiento detectado y otros metadatos.
Tanto el mensaje del usuario como su perfil emocional actualizado son enviados al modelo LLM, descrito en el archivo LLM.md.
El modelo LLM genera una respuesta teniendo en cuenta:
- El contenido textual del mensaje.
- El contexto emocional acumulado del usuario.
- El historial reciente de conversación si aplica.
Esto permite generar respuestas más humanas y empáticas, adaptadas a la situación emocional del usuario.
Todos los mensajes y análisis emocionales se guardan individualmente por usuario. Esto permite:
- Analizar la evolución emocional de cada usuario.
- Realizar auditorías o revisiones por conversación.
- Entrenar futuros modelos con historiales reales etiquetados.
Esta arquitectura permite una experiencia de chatbot más consciente y adaptativa, combinando comunicación en tiempo real (Telegram) con procesamiento emocional y cognitivo (Lambda + LLM).