便签自动化

适合使用此工作流的人群

- 开发者：希望快速集成 LLM（大语言模型）功能的开发者。
- 产品经理：关注用户体验和交互的产品经理，可以利用此工作流提升产品的智能响应能力。
- 教育工作者：希望为学生提供自动化学习助手的教育工作者。
- 企业用户：需要提高客户支持效率的企业用户，特别是在处理常见问题时。

此工作流解决的问题

- 自动化响应：在接收到聊天消息时，自动生成智能回复，减少人工干预。
- 提高效率：通过集成 LLM，快速提供信息和解决方案，提升用户满意度。
- 灵活性：支持多种消息格式和内容，适应不同场景的需求。

工作流过程详细说明

1. 手动触发：用户通过手动方式启动工作流。
2. 接收聊天消息：When chat message received 节点监听并接收用户的聊天消息。
3. 基本 LLM 链接：消息被传递到 Basic LLM Chain 节点，该节点设置了基本的回复格式。
4. 调用 Hugging Face 模型：接着，Hugging Face Inference Model 节点使用 Mistral-7B-Instruct-v0.1 模型生成回复，模型配置了最大令牌数为 512，温度为 0.8，频率惩罚为 2。
5. 返回结果：生成的回复将返回给用户，提供即时反馈。

用户如何自定义和适应此工作流

- 更改模型：用户可以在 Hugging Face Inference Model 节点中更改模型名称，以使用其他 Hugging Face 模型。
- 调整参数：根据需求，用户可以修改模型的 maxTokens、temperature 和 frequencyPenalty 参数，以优化生成的回复。
- 修改提示内容：在 Sticky Note 节点中，可以更改提示内容，以调整模型的响应风格和语气。
- 扩展节点：用户可以添加更多节点，例如数据库连接或其他 API 调用，以增强工作流的功能。