🐋DeepSeek V3 チャット & R1 推論クイックスタート

このワークフローは、以下のようなユーザーに適しています:
- 開発者: API統合を通じて、AIを利用したアプリケーションを構築したい開発者。
- データサイエンティスト: 自然言語処理を活用してデータ分析を行いたいデータサイエンティスト。
- ビジネスアナリスト: 効率的な情報収集と分析を行いたいビジネスアナリスト。
- 研究者: AIを利用した研究やプロジェクトを進めたい研究者。

このワークフローは、以下の問題を解決します:
- リアルタイムチャット応答: ユーザーからのメッセージを受け取り、即座に応答することで、顧客サービスやサポートの向上を図ります。
- 複雑なデータ処理: 複数のAIモデルを組み合わせて、より高度な応答や解析を提供します。
- メモリ管理: ユーザーの過去の対話を記憶し、よりパーソナライズされた応答を生成します。

このワークフローのプロセスは以下の通りです:
1. チャットメッセージの受信: ユーザーからのメッセージを受け取ります。
2. AIエージェントの起動: 受信したメッセージをAIエージェントに送信し、応答を生成します。
3. DeepSeekモデルの使用: AIエージェントからの応答を基に、DeepSeekモデルを使用してさらに詳細な解析や応答を行います。
4. ウィンドウバッファメモリの適用: 過去の対話を記憶し、ユーザーのニーズに応じた応答を提供します。
5. 応答の返送: 最終的な応答をユーザーに返します。

ユーザーがこのワークフローをカスタマイズする方法:
- モデルの変更: DeepSeekやOllama DeepSeekのモデルを変更して、異なる応答スタイルや解析を試みることができます。
- メッセージのカスタマイズ: systemMessageやユーザーからのメッセージ内容を変更して、特定のニーズに応じた応答を生成することができます。
- ノードの追加: 新しいノードを追加して、他のAPIやサービスとの統合を行うことができます。
- メモリの設定: ウィンドウバッファメモリの設定を調整し、記憶するデータの量や期間を変更することが可能です。