🗨️Ollama Chat

Para o Ollama Chat, automatiza o processamento de mensagens de chat utilizando o modelo Llama 3.2. Ao receber uma mensagem, o fluxo gera uma resposta estruturada em JSON, garantindo interações rápidas e precisas. Ideal para otimizar a comunicação e melhorar a experiência do usuário.

04/07/2025
14 nodes
Medium
manualmédiolangchainsticky noteavançado
Categories:
Manual TriggeredMedium Workflow
Integrations:
LangChainSticky Note

Target Audience

Este fluxo de trabalho é ideal para:
- Desenvolvedores que desejam integrar modelos de linguagem em aplicativos de chat.
- Empresas que buscam automatizar o atendimento ao cliente usando inteligência artificial.
- Pesquisadores interessados em explorar interações com modelos de linguagem de maneira prática.
- Usuários de n8n que desejam expandir suas automações com integrações de modelos de linguagem e ferramentas de anotação.

Problem Solved

Este fluxo de trabalho resolve o problema de processamento de mensagens de chat de forma automatizada e eficiente. Ele permite que as interações dos usuários sejam analisadas e respondidas rapidamente, utilizando o modelo de linguagem Llama 3.2 através da integração com Ollama. Isso resulta em respostas mais rápidas e precisas, melhorando a experiência do usuário e a eficiência operacional.

Workflow Steps

  • Recepção da Mensagem: O fluxo é ativado quando uma nova mensagem de chat é recebida, acionando o nó de gatilho.
    2. Processamento da Mensagem: A mensagem é enviada para o Basic LLM Chain, onde é processada para gerar uma resposta estruturada.
    3. Modelo de Linguagem: O Ollama Model utiliza o modelo Llama 3.2 para gerar uma resposta baseada na entrada do usuário.
    4. Transformação de Dados: A resposta gerada é convertida em um objeto JSON através do nó JSON to Object.
    5. Resposta Estruturada: A resposta final é formatada e enviada de volta ao usuário através do nó Structured Response.
    6. Tratamento de Erros: Caso ocorra um erro no processamento, o nó Error Response garante que uma mensagem de erro padrão seja enviada ao usuário, assegurando que a comunicação não seja interrompida.
  • Customization Guide

    Os usuários podem personalizar este fluxo de trabalho da seguinte maneira:
    - Alterar o Modelo: Modifique o parâmetro do modelo no nó Ollama Model para usar uma versão diferente do Llama ou outro modelo de linguagem disponível.
    - Ajustar o Prompt: Personalize o texto no nó Basic LLM Chain para alterar como as perguntas são formuladas ao modelo, permitindo uma abordagem mais específica para diferentes casos de uso.
    - Modificar Respostas: No nó Structured Response, ajuste a formatação da resposta final para atender às necessidades específicas da aplicação ou do usuário.
    - Adicionar Novos Nós: Integre outros nós no fluxo para expandir suas funcionalidades, como enviar mensagens para diferentes plataformas ou armazenar dados em bancos de dados.