🗨️Ollama Chat

此工作流适合以下人群：
- 开发者：希望集成自然语言处理能力的开发者，可以利用此工作流快速实现聊天功能。
- 产品经理：需要构建聊天接口或自动响应系统的产品经理，能够通过此工作流了解如何实现。
- 数据科学家：希望利用语言模型进行数据分析和处理的科学家，可以使用此工作流进行实验。
- 企业用户：希望提升客户支持效率的企业，能够利用此工作流自动化响应客户查询。

此工作流解决了以下问题：
- 自动化响应：当用户发送聊天消息时，能够自动处理并返回结构化的响应，减少人工干预。
- 集成语言模型：通过集成 Ollama 的 Llama 3.2 模型，提供高质量的自然语言处理能力。
- 错误处理：在处理过程中，如果发生错误，能够提供默认的错误信息，确保用户始终获得反馈。

工作流的具体步骤如下：
1. 接收聊天消息：工作流从聊天触发节点开始，接收用户的聊天消息。
2. 处理消息：将接收到的消息传递给基本的 LLM 链，进行初步处理。
3. 调用 Ollama 模型：基本 LLM 链将消息传递给 Ollama 模型，使用 Llama 3.2 进行深入处理。
4. 构建 JSON 对象：处理结果将转换为 JSON 对象，以便后续使用。
5. 返回结构化响应：最终的结构化响应将发送给用户，确保信息清晰且易于理解。
6. 错误处理：如果在任何步骤中发生错误，工作流将返回一条默认的错误消息，确保用户知道发生了什么。

用户可以通过以下方式自定义和调整此工作流：
- 调整提示内容：在基本 LLM 链的参数中更改提示文本，以适应特定的用例或需求。
- 选择不同的模型：如果有其他的 Ollama 模型可用，可以在 Ollama 模型节点中更改模型名称。
- 修改错误响应：用户可以在错误响应节点中自定义错误消息，以提供更具针对性的反馈。
- 添加新功能：根据需求，用户可以添加新的节点，例如数据库存储、邮件通知等，增强工作流的功能。