Agentes de IA

Activar flujo inteligente desde chat y procesamiento lingüístico

14 nodos 225 112 Automatic trigger
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Descripción del flujo de trabajo

Automatización de flujo de trabajo activada por interacciones de chat del usuario, donde la entrada se procesa mediante una cadena de modelo de lenguaje avanzado (LLM Chain) para análisis inteligente, ejecutada luego a través del motor local Ollama. Incluye registro de variables para transparencia completa.

Cómo funciona

  1. 1.Activar flujo cuando el usuario envía un mensaje en el chat
  2. 2.Enviar entrada a través de cadena de procesamiento de lenguaje natural
  3. 3.Procesar consulta utilizando motor local Ollama
  4. 4.Registrar variables intermedias y resultados para auditoría

Casos de uso

  • Crear asistente inteligente que responda preguntas de empleados basándose en contexto y políticas específicas de la empresa
  • Clasificar y enrutar automáticamente consultas de clientes sin depender de servicios en la nube externos

Requisitos

  • Motor Ollama instalado y ejecutándose en infraestructura de servidor local
  • Comprensión básica de construcción de cadenas lingüísticas y gestión de variables de flujo

Valor del servicio

Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.

Aplicaciones utilizadas

Chat Trigger LLM Chain Lm Ollama

Detalles

Disparador Automatic trigger
Nodos 14
Aplicaciones 3
Vistas 225
Descargas 112

Cómo usar

  1. 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
  2. 2.Abre tu panel de n8n
  3. 3.Ve a Workflows > Import from File
  4. 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales

Nodos utilizados (14)

/

When chat message received

Chat Trigger

#1

Basic LLM Chain

LLM Chain

#2

Ollama Model

Lm Ollama

#3

Sticky Note

Sticky Note

#4

Sticky Note1

Sticky Note

#5

Sticky Note2

Sticky Note

#6

Sticky Note3

Sticky Note

#7

Sticky Note4

Sticky Note

#8

Sticky Note5

Sticky Note

#9

Sticky Note6

Sticky Note

#10

Structured Response

Set

#11

Error Response

Set

#12

Sticky Note7

Sticky Note

#13

JSON to Object

Set

#14