🐋DeepSeek V3 Чат и R1 Обоснование Быстрый Старт

Целевая аудитория

- Разработчики: Ищущие решения для интеграции с API DeepSeek.
- Аналитики данных: Нуждающиеся в автоматизированной обработке данных и анализе.
- Специалисты по ИИ: Интересующиеся использованием языковых моделей и агентов в своих проектах.
- Бизнес-аналитики: Стремящиеся улучшить взаимодействие с клиентами через чат-ботов.

Решаемая проблема

Этот рабочий процесс автоматизирует взаимодействие с пользователями через чат, позволяя быстро и эффективно обрабатывать запросы, используя мощные языковые модели. Он устраняет необходимость в ручной обработке сообщений и позволяет пользователям получать ответы на свои вопросы в реальном времени.

Шаги рабочего процесса

1. Получение сообщения чата: Рабочий процесс начинается с получения сообщения от пользователя через триггер.
2. Агент ИИ: Сообщение передается агенту, который использует систему сообщений для предоставления помощи пользователю.
3. Обработка с помощью DeepSeek: Сообщение отправляется в модель DeepSeek для получения ответа на основе контекста.
4. Память окна: Вводимые данные хранятся в памяти для улучшения взаимодействия и контекста в будущих сообщениях.
5. Обработка с помощью Ollama: Варианты ответов могут быть также обработаны с использованием локальной модели Ollama.
6. Отправка ответа: Полученные ответы возвращаются пользователю через чат.

Руководство по настройке

- Изменение модели: Пользователи могут изменить модель, используемую в узлах DeepSeek и Ollama DeepSeek, чтобы адаптировать рабочий процесс к своим нуждам.
- Настройка сообщений: Изменяйте системные сообщения и пользовательские вводы для улучшения взаимодействия с пользователями.
- Добавление новых узлов: При необходимости добавьте дополнительные узлы для интеграции с другими API или обработки данных.
- Изменение параметров памяти: Настройте параметры памяти, чтобы улучшить хранение контекста и взаимодействие с пользователями.