Ejemplos de chat DeepSeek mediante Ollama y conexiones API
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Descripción del flujo de trabajo
Una plantilla avanzada que crea un agente inteligente que recibe mensajes de chat, los procesa utilizando múltiples modelos de lenguaje (OpenAI y Ollama), mientras mantiene el contexto mediante un búfer de memoria deslizante para mejorar la calidad y coherencia de las respuestas.
Cómo funciona
- 1.Recibir mensaje del usuario a través del desencadenante de chat
- 2.Procesar solicitud utilizando agente inteligente con modelos de lenguaje
- 3.Almacenar contexto de conversación en búfer de memoria
- 4.Enviar respuesta procesada al usuario
Casos de uso
- Crear un asistente sofisticado que mantiene el historial y contexto de conversación
- Integrar múltiples modelos de lenguaje en un flujo para capacidades mejoradas
Requisitos
- Credenciales de API de OpenAI configuradas
- Configuración de punto final del modelo Ollama o acceso
- Conocimiento de operaciones de cadena LLM y gestión de memoria
Valor del servicio
Ideal como servicio de automatización inteligente que combina integraciones e inteligencia artificial para producir resultados listos para usar.
Aplicaciones utilizadas
Detalles
Cómo usar
- 1.Haz clic en "Descargar plantilla"
- 2.Abre tu panel de n8n
- 3.Ve a Workflows > Import from File
- 4.Selecciona el archivo descargado y configura las credenciales
Nodos utilizados (3)
When chat message received
Chat Trigger
Basic LLM Chain2
LLM Chain
Sticky Note
Sticky Note
Sticky Note1
Sticky Note
Ollama DeepSeek
Lm Chat Ollama
Sticky Note2
Sticky Note
Sticky Note3
Sticky Note
Sticky Note4
Sticky Note
Sticky Note5
Sticky Note
Sticky Note6
Sticky Note
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