🗨️Ollama Chat

이 워크플로우는 다음과 같은 사용자에게 적합합니다:

- 개발자: N8N 및 LangChain을 사용하여 자동화된 채팅 응답 시스템을 구축하려는 개발자.
- 비즈니스 소유자: 고객 서비스 향상을 위해 자동화된 채팅 시스템을 구현하고자 하는 비즈니스 소유자.
- 데이터 분석가: 사용자 피드백을 수집하고 분석하여 향후 개선 사항을 도출하려는 데이터 분석가.
- 기술 애호가: 최신 AI 모델을 활용하여 채팅 인터페이스를 실험하고자 하는 기술 애호가.

이 워크플로우는 다음과 같은 문제를 해결합니다:

- 비효율적인 고객 응대: 고객의 질문에 신속하게 응답하지 못하는 문제를 해결하여 고객 만족도를 높입니다.
- 일관성 없는 응답: 다양한 질문에 대해 일관된 형식으로 응답을 제공하여 사용자 경험을 향상시킵니다.
- 시간 소모: 반복적인 질문에 대한 자동 응답을 통해 시간을 절약하고, 인력의 부담을 줄입니다.

워크플로우 프로세스는 다음과 같은 단계로 구성됩니다:

1. 채팅 메시지 수신: 'When chat message received' 노드가 새로운 채팅 메시지를 수신합니다.
2. 기본 LLM 체인 처리: 수신된 메시지는 'Basic LLM Chain' 노드로 전달되어 처리됩니다.
3. Ollama 모델 사용: 'Ollama Model' 노드가 Llama 3.2 모델을 사용하여 메시지를 분석하고 응답을 생성합니다.
4. 응답 구조화: 생성된 응답은 'JSON to Object' 노드에서 구조화되어 적절한 형식으로 변환됩니다.
5. 사용자에게 응답 전송: 'Structured Response' 노드가 최종 응답을 사용자에게 전달합니다.
6. 오류 처리: 만약 처리 중 오류가 발생하면 'Error Response' 노드가 기본 오류 메시지를 사용자에게 전달합니다.

사용자가 이 워크플로우를 사용자화하고 조정하는 방법은 다음과 같습니다:

- 프롬프트 수정: 'Basic LLM Chain' 노드에서 프롬프트 텍스트를 수정하여 특정 질문이나 요구 사항에 맞게 조정할 수 있습니다.
- 모델 변경: 'Ollama Model' 노드에서 다른 모델로 변경하여 다양한 언어 모델을 실험할 수 있습니다.
- 응답 형식 조정: 'Structured Response' 및 'JSON to Object' 노드에서 응답 형식을 수정하여 필요한 데이터 필드를 포함하도록 설정할 수 있습니다.
- 에러 메시지 사용자화: 'Error Response' 노드에서 사용자에게 제공할 오류 메시지를 변경하여 브랜드의 톤에 맞게 조정할 수 있습니다.