Chat with local LLMs using n8n and Ollama

2025/7/8
5 个节点
简单
manualsimplelangchainsticky note
分类:
Manual TriggeredSimple Workflow
集成服务:
LangChainSticky Note

适用人群

  • 开发者：希望集成本地大型语言模型（LLM）以增强应用功能。
    - 数据科学家：需要通过自定义模型进行数据分析和自然语言处理。
    - 产品经理：希望利用AI提高用户交互体验。
    - 技术爱好者：对本地AI模型和自动化工作流有兴趣的人。

    • 解决的问题

  • 解决了与本地大型语言模型的交互复杂性，提供了一个简化的聊天界面。
    - 让用户能够直接通过 n8n 与 Ollama 进行通信，避免了手动输入和多步骤操作的麻烦。
    - 提高了工作效率，使用户能够快速获取 AI 生成的响应。

    • 工作流程

  • 接收聊天消息：当用户在聊天界面发送消息时，触发工作流。
    - 发送到 Ollama：将用户输入发送到本地的 Ollama 服务器，进行处理。
    - 获取响应：从 Ollama 接收 AI 生成的响应，并将其返回到聊天界面。
    - 展示结果：用户可以在聊天界面中查看到 AI 的回答，完成互动。

    • 自定义指南

  • Ollama 地址：根据需要修改 Ollama 的地址，确保其与本地设置一致。
    - 节点配置：可以根据具体需求调整各个节点的参数，以优化性能和响应时间。
    - 扩展功能：可以在工作流中添加更多节点，以实现更复杂的功能，如数据存储或其他 API 集成。