使用 Elasticsearch Agent Builder 构建对话式费用助手，结合 Telegram, n8n 和 AWS Bedrock

作者：来自 Elastic _som

你是否希望可以直接和你的费用数据对话？

可以这样问：

“我上周花了多少钱？”
“显示我这个月的餐饮支出。”
“添加我昨天用 信用卡 支付的 350 的晚餐费用。”

这个项目将这些自然语言消息，甚至语音消息，转换为结构化数据和可搜索的洞察，使用了：

• Telegram 作为聊天 UI
• n8n 作为工作流编排器
• AWS Bedrock（本示例中使用 Claude 3.5 Sonnet）用于意图分类、数据写入和对话式查询 agent（你可以替换为任何你选择的 LLM）
• Sarvam Speech-to-Text 用于语音转写（你也可以接入 Whisper、Deepgram、AssemblyAI，或任何你觉得合适的方案）
• Elasticsearch Agent Builder + MCP 负责存储、语义搜索，以及自定义 ES|QL 函数调用工具

另外，还准备了一个单独的 Colab notebook，用于自动部署整个 n8n 工作流，这是临时的。对于长期运行的 n8n 服务，建议你将其部署在你自己的服务器上，而不是使用 Colab。

这个系统做了什么

• 将语音 → 文本
• 判断消息类型是：
  • INGEST（“我在午餐上花了 250”）
  • QUERY（“我上个月花了多少钱？”）
• 将结构化 JSON 和语义 embedding 写入 Elasticsearch
• 使用 Agent Builder 工具运行有上下文的 ES|QL 查询
• 在 Telegram 中返回友好的回复
• 在分类置信度较低时，通过交互式澄清步骤来处理

n8n 架构一览

流程：

Telegram → n8n（ STT → Classifier → Ingest / Query 路由）→ AWS Bedrock LLMs → Elasticsearch（索引 + 使用 MCP 的语义搜索）→ Elastic Agent Builder 工具 → Telegram 响应

关键节点 / 组件

n8n Workflow

• Telegram Trigger
• 语音 / 文本 切换
• STT 请求
• Classifier agent
• Ingestion agent
• 通过 Agent Builder MCP 的 Query agent
• Elasticsearch indexer
• 低置信度门控

Elasticsearch

• 启用带有 Bedrock embeddings 的 semantic_text 字段
• 干净的索引 mapping（ amount 、 merchant 、 category 、 ts / @timestamp 、 raw_transcript ）
• 使用 ES|QL 构建的 Agent Builder 工具

AWS Bedrock

• Claude 3.5 Sonnet v2 用于：
• Intent 分类
• Expense JSON 提取
• Query agent 推理（通过 MCP 进行函数调用）

自己动手试试（ 一键设置 ）

我把所有内容都打包在这个 Colab notebook 里：

Colab：

https://colab.research.google.com/gist/someshwaranM/b5d21d51a6a9a9cc96e62b05c97ac203/som-expense-tool-colab.ipynb

Colab 为你做了什么：

• 在 Colab 内启动 n8n，进行临时设置
• 通过 Cloudflare Tunnel 将其暴露到互联网上
• 通过 API 在 n8n 中创建 AWS、ES、Telegram 凭证
• 安装完整的工作流模板
• 设置 Elasticsearch：
• Bedrock 推理端点
• 带 semantic_text 的索引 mapping
• 提供批量写入工具，用于你的合成费用数据集
• 让你可以立即从 Telegram 开始与你的 bot 对话

演示截图

• Telegram 对话

• Agent Builder（直接对话）

• Elastic Agent Builder YouTube 视频

https://www.bilibili.com/video/BV1TcBsBVEoB/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click

总结

这个技术栈为你提供：

• 一个对话式个人理财助手
• 使用 Elastic Agent Builder 的完整语义 + 结构化搜索
• 来自聊天或语音的实时写入

原文：https://discuss.elastic.co/t/dec-3rd-2025-en-build-a-conversational-expense-assistant-using-elasticsearch-agent-builder-with-telegram-n8n-and-aws-bedrock/383585