🗨️Ollama Chat

Ollama Chat offre un flusso di lavoro automatizzato che elabora i messaggi di chat utilizzando il modello Llama 3.2. Quando viene ricevuto un messaggio, il sistema lo processa e restituisce una risposta strutturata in formato JSON. Questo flusso semplifica la gestione delle interazioni, garantendo risposte rapide e organizzate, migliorando l'esperienza dell'utente e ottimizzando la comunicazione.

04/07/2025
14 nodes
Medium
manualemediolangchainsticky noteavanzato
Categories:
Manual TriggeredMedium Workflow
Integrations:
LangChainSticky Note

Target Audience

Questo workflow è ideale per:
- Sviluppatori di chatbot: per integrare capacità avanzate di elaborazione del linguaggio naturale.
- Aziende di assistenza clienti: per automatizzare le risposte alle domande comuni dei clienti.
- Educatori: per creare strumenti interattivi di apprendimento basati su chat.
- Ricercatori: per analizzare e raccogliere dati da conversazioni in tempo reale.

Problem Solved

Questo workflow risolve il problema della gestione e dell'elaborazione delle richieste degli utenti in modo efficiente e automated. Utilizza un modello di linguaggio avanzato (Llama 3.2) per generare risposte pertinenti e strutturate, riducendo il tempo e lo sforzo necessari per rispondere manualmente alle domande.

Workflow Steps

  • Trigger di messaggio: Quando viene ricevuto un messaggio di chat, il workflow inizia automaticamente.
    2. Catena LLM di base: Il messaggio viene passato a una catena di elaborazione che prepara il testo per l'invio al modello di linguaggio.
    3. Modello Ollama: Utilizza il modello Llama 3.2 per generare una risposta basata sull'input dell'utente.
    4. Conversione in JSON: La risposta viene trasformata in un oggetto JSON strutturato per una facile elaborazione e invio.
    5. Risposta strutturata: Viene inviata una risposta finale all'utente, contenente il prompt originale e la risposta generata.
    6. Gestione degli errori: Se si verifica un errore durante l'elaborazione, viene fornita una risposta di errore predefinita per garantire che l'utente riceva sempre un feedback.
  • Customization Guide

    Per personalizzare questo workflow:
    - Modifica il modello: Cambia il modello di linguaggio a seconda delle tue esigenze, ad esempio utilizzando una versione diversa di Llama.
    - Adatta il prompt: Personalizza il testo del prompt nella Catena LLM di base per riflettere il contesto specifico delle tue interazioni.
    - Aggiungi nodi: Includi nodi aggiuntivi per gestire ulteriori elaborazioni o integrazioni con altri servizi.
    - Configura le credenziali: Assicurati che le credenziali dell'API Ollama siano correttamente impostate e valide per il tuo ambiente di lavoro.