🗨️Ollama Chat

Für die Plattform Ollama Chat, automatisierte Verarbeitung von Chatnachrichten durch Integration des Llama 3.2 Modells. Der Workflow ermöglicht eine strukturierte Antwort in JSON-Format, verbessert die Benutzerinteraktion und gewährleistet eine robuste Fehlerbehandlung. Ideal für effiziente Kommunikation und schnelle Reaktionszeiten.

4.7.2025
14 Knoten
Mittel
manuellmittellangchainsticky notefortgeschritten
Kategorien:
Manual TriggeredMedium Workflow
Integrationen:
LangChainSticky Note

Zielgruppe

  • Chatbot Developers: Diejenigen, die interaktive Chatbot-Lösungen erstellen möchten.
    - Unternehmen: Unternehmen, die automatisierte Kundeninteraktionen und Support-Chatbots implementieren möchten.
    - Entwickler: Entwickler, die an der Integration von KI-gestützten Modellen in ihre Anwendungen interessiert sind.
    - Forscher: Personen, die die Möglichkeiten von Sprachmodellen erkunden und testen möchten.

    • Gelöstes Problem

    Dieses Workflow löst das Problem der automatisierten Verarbeitung von Chatnachrichten. Es ermöglicht eine effiziente Interaktion mit Benutzern, indem es die Eingaben analysiert und strukturierte Antworten generiert, die auf den Anfragen der Benutzer basieren. Dies verbessert die Benutzererfahrung und reduziert die Notwendigkeit menschlicher Eingriffe.

    Workflow-Schritte

  • Chat-Nachricht empfangen: Der Workflow wird ausgelöst, wenn eine neue Chatnachricht empfangen wird.
    2. Verarbeitung der Nachricht: Die empfangene Nachricht wird an die Basic LLM Chain übergeben, die die Nachricht analysiert und verarbeitet.
    3. Ollama Modell verwenden: Die Ollama Model-Komponente verwendet das Llama 3.2-Modell, um eine Antwort auf die Benutzeranfrage zu generieren.
    4. JSON-Umwandlung: Die Antwort wird in ein strukturiertes JSON-Format umgewandelt, um die Daten zu organisieren und für die nächste Verarbeitung vorzubereiten.
    5. Antwortstrukturierung: Die Structured Response-Komponente formatiert die endgültige Antwort, die an den Benutzer zurückgegeben wird. Im Falle eines Fehlers wird eine Error Response generiert, um sicherzustellen, dass der Benutzer dennoch Feedback erhält.

    • Anpassungsleitfaden

  • Anpassung der Eingabeaufforderung: Ändern Sie den Text in der Basic LLM Chain, um spezifische Fragen oder Anweisungen zu geben, die auf Ihre Anwendung zugeschnitten sind.
    2. Modellwahl: Passen Sie das verwendete Modell in der Ollama Model-Komponente an, um ein anderes Sprachmodell zu verwenden, falls gewünscht.
    3. Fehlerbehandlung: Passen Sie die Error Response an, um spezifischere Fehlermeldungen oder Anweisungen für Benutzer bereitzustellen.
    4. Datenstrukturierung: Ändern Sie die JSON to Object- und Structured Response-Komponenten, um die gewünschten Datenfelder und deren Formatierung anzupassen, um den Anforderungen Ihrer Anwendung gerecht zu werden.