LangChain 自动化

此工作流适合以下人群：
- 开发者：需要集成 AI 聊天助手的开发者，能够快速搭建基于 LangChain 的聊天应用。
- 产品经理：希望通过自动化工作流提升产品用户体验的产品经理，可以利用此工作流分析用户交互。
- 数据分析师：需要实时获取和分析聊天数据的分析师，能够通过聚合工具提取有价值的信息。
- 教育工作者：希望使用 AI 辅助教学的教育工作者，能够利用此工作流与学生进行互动。

此工作流解决了以下问题：
- 聊天记录管理：自动化记录和管理用户与 AI 助手的对话，确保信息的完整性和可追溯性。
- 实时计算和反馈：通过计算节点提供即时的计算功能，提升用户互动体验。
- 信息聚合：将多次对话信息进行聚合，帮助用户更好地理解和分析对话内容。
- 记忆管理：有效管理聊天记忆，确保 AI 助手能够在上下文中提供更准确的回答。

工作流过程详细说明：
1. 聊天触发器：用户通过手动触发聊天进行互动，输入当前消息。
2. 聊天记忆管理器：将用户输入的消息存储到记忆中，以便后续调用。
3. 信息聚合：从记忆中聚合之前的对话信息，准备将其传递给 AI 助手。
4. OpenAI 助手：调用 OpenAI 的 API，将聚合的信息与当前消息一起发送，获取 AI 的响应。
5. 更新记忆：将 AI 的响应和用户的最新消息更新到记忆中，确保信息的连续性。
6. 限制节点：可选步骤，限制输出的数量，确保只返回必要的信息。
7. 编辑字段：将 AI 的输出格式化为特定字段，以便于后续使用。
8. 窗口缓冲记忆：管理会话的上下文窗口，确保 AI 助手能够在正确的上下文中进行交互。
9. 用户反馈：通过粘性便签提供交互反馈，帮助用户理解每一步的目的和效果。

用户如何自定义和适应此工作流：
- 修改节点参数：用户可以根据自己的需求修改 OpenAI 助手的参数，例如更改助手 ID 或输入文本格式。
- 添加新节点：可以在工作流中添加额外的节点，例如数据处理或第三方 API 调用，以满足特定的业务需求。
- 调整连接：用户可以根据需要调整节点之间的连接，改变数据流向和处理顺序。
- 自定义粘性便签内容：用户可以更改粘性便签中的内容，以提供特定的用户指导或信息。
- 调整记忆管理设置：可以根据会话的需求调整记忆管理器的设置，例如增加上下文窗口长度或更改消息存储模式。