Para la plataforma DeepSeek, este flujo de trabajo automatizado permite recibir mensajes de chat y generar respuestas utilizando modelos de inteligencia artificial avanzados. Integra LangChain y Sticky Note para ofrecer un asistente conversacional eficiente, mejorando la interacción del usuario y facilitando el acceso a información relevante de manera rápida y efectiva.
- Desarrolladores que buscan integrar modelos de lenguaje avanzados en sus aplicaciones.
- Investigadores que necesitan realizar análisis de datos conversacionales utilizando inteligencia artificial.
- Empresas que desean mejorar la atención al cliente mediante chatbots automatizados.
- Estudiantes interesados en aprender sobre la integración de APIs y modelos de lenguaje en proyectos prácticos.
- Interacción manual con modelos de lenguaje: Automatiza la recepción y respuesta a mensajes de chat, mejorando la eficiencia y reduciendo el tiempo de respuesta.
- Integración de múltiples modelos de IA: Permite el uso de diferentes modelos (como DeepSeek y Ollama) para obtener respuestas más precisas y contextualizadas.
- Almacenamiento y gestión de memoria: Utiliza memoria de ventana para mantener el contexto de la conversación, lo que resulta en interacciones más coherentes y relevantes.
1. Recepción del mensaje de chat: Se activa un webhook cuando se recibe un mensaje.
2. Interacción con el agente de IA: El mensaje se envía a un agente conversacional que actúa como asistente útil.
3. Procesamiento de la entrada: Dependiendo del tipo de modelo seleccionado, se envía la entrada a DeepSeek o a Ollama para generar una respuesta.
4. Gestión de memoria: Se utiliza un sistema de memoria que permite al agente recordar el contexto de la conversación anterior.
5. Generación de la respuesta: La respuesta generada se envía de vuelta al usuario, proporcionando información relevante y útil.
- Modificar los modelos de IA: Cambiar los parámetros de los modelos de lenguaje utilizados para ajustarlos a necesidades específicas.
- Ajustes en la memoria: Configurar el tamaño y la estrategia de la memoria de ventana para optimizar la retención de contexto.
- Personalización del mensaje del sistema: Cambiar el mensaje del sistema en el agente de IA para ajustar el tono y estilo de las respuestas.
- Integración de nuevas APIs: Añadir nuevos nodos para integrar otras APIs o servicios que complementen la funcionalidad del flujo de trabajo.