通过 OpenRouter 使用任何 LLM-模型

用于OpenRouter，通过自动化工作流程，手动触发与Sticky Note和LangChain集成，灵活配置LLM模型，处理聊天消息并生成智能回复，提升用户交互体验。

2025/7/8
8 个节点
中等
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分类:
Manual TriggeredMedium Workflow
集成服务:
Sticky NoteLangChain

适用人群

  • 开发者: 需要集成 LLM 模型到应用中的开发者。
    - 数据科学家: 想要利用 AI 模型进行数据分析的专业人士。
    - 产品经理: 需要快速原型化和测试 AI 功能的产品经理。
    - 教育工作者: 寻求利用 AI 进行个性化学习的教师。
    - 企业用户: 需要使用 AI 提升工作效率的企业团队。

    • 解决的问题

  • 集成复杂性: 该工作流简化了与多种 LLM 模型的集成过程，用户无需深入了解每个模型的细节。
    - 交互性: 通过手动触发和聊天消息接收，用户可以实时与 AI 进行互动，获取即时反馈。
    - 记忆管理: 利用内存管理功能，AI 可以记住用户的上下文，提高对话的连贯性和相关性。

    • 工作流程

  • 步骤 1: 接收聊天消息 - 工作流通过 When chat message received 节点接收用户的输入消息。
    - 步骤 2: 设置参数 - Settings 节点配置要使用的模型、提示和会话 ID。
    - 步骤 3: AI 代理处理 - AI Agent 节点使用配置的提示和模型进行处理，生成响应。
    - 步骤 4: 聊天记忆管理 - Chat Memory 节点记录会话上下文，确保 AI 在对话中保持一致性。
    - 步骤 5: 调用 LLM 模型 - LLM Model 节点与 OpenRouter 进行交互，获取 AI 的最终输出。
    - 步骤 6: 返回结果 - 将 AI 的响应返回给用户，完成对话。

    • 自定义指南

  • 更改模型: 在 Settings 节点中修改 model 参数，选择不同的 LLM 模型。
    - 自定义提示: 在 Settings 节点中调整 prompt 参数，以改变 AI 的回应风格或内容。
    - 会话管理: 修改 sessionId 参数以适应不同的用户会话，确保每个用户有独立的对话历史。
    - 添加功能: 可以在工作流中插入额外的节点，例如数据存储或分析节点，以扩展工作流的功能。