🐋DeepSeek V3 Chat & R1 Raisonnement Démarrage Rapide

Public cible

- Développeurs : Ceux qui souhaitent intégrer des modèles de langage avancés dans leurs applications.
- Chercheurs : Les personnes qui explorent les capacités des modèles d'IA pour des projets de recherche.
- Entreprises : Les organisations qui veulent automatiser leurs processus de communication avec les clients.
- Utilisateurs de LangChain : Ceux qui utilisent déjà LangChain et cherchent à étendre ses capacités.

Problème résolu

Ce flux de travail permet d'automatiser la communication avec un agent conversationnel en utilisant des modèles de langage avancés. Il facilite l'interaction avec les utilisateurs, répond à leurs questions et gère les demandes de manière efficace, réduisant ainsi le besoin d'intervention humaine et améliorant l'expérience utilisateur.

Étapes du flux de travail

1. Réception du message de chat : Le flux commence lorsque le message d'un utilisateur est reçu via un webhook.
2. Agent IA : Le message est transmis à un agent conversationnel qui génère une réponse basée sur un message système prédéfini.
3. DeepSeek : Un modèle de langage est utilisé pour traiter la demande et générer des réponses intelligentes.
4. Mémoire tampon : La mémoire est utilisée pour conserver le contexte de la conversation afin d'améliorer les réponses successives.
5. Chaîne LLM de base : Une chaîne de traitement supplémentaire est utilisée pour affiner les réponses fournies par l'agent IA.
6. Notes autocollantes : Des notes sont ajoutées pour documenter des informations importantes et des liens vers des ressources supplémentaires, comme la documentation de l'API DeepSeek.

Guide de personnalisation

- Modèles de langage : Les utilisateurs peuvent changer le modèle de langage utilisé dans le nœud DeepSeek ou Ollama pour répondre à des besoins spécifiques.
- Messages système : Modifier le message système dans le nœud Agent IA pour ajuster le comportement de l'agent selon le contexte.
- Paramètres de mémoire : Adapter les paramètres de la mémoire tampon pour gérer le contexte de manière plus efficace.
- Notes autocollantes : Personnaliser le contenu des notes autocollantes pour inclure des informations pertinentes ou des instructions spécifiques à l'utilisateur.
- API et authentification : Mettre à jour les informations d'authentification pour les appels API afin de s'assurer qu'elles correspondent aux clés et configurations actuelles.