Build Custom AI Agent with LangChain & Gemini (Self-Hosted)
该工作流利用LangChain框架和Google Gemini语言模型，构建了一个可自定义的AI聊天代理，支持角色扮演与上下文记忆，确保在自托管环境中安全运行。用户可以通过灵活的Prompt设计，个性化设置AI角色与对话风格，提升交互体验。适用于企业内部智能客服、个性化陪伴型聊天机器人等场景，保障数据隐私与安全，满足多样化的对话需求。
流程图
工作流名称
Build Custom AI Agent with LangChain & Gemini (Self-Hosted)
主要功能和亮点
该工作流基于LangChain框架和Google Gemini（PaLM）语言模型，构建了一个可自定义的AI聊天代理，支持角色扮演和上下文记忆，能够在自托管环境下安全运行。通过灵活的Prompt工程设计，实现对AI角色个性化和对话风格的精准控制。
解决的核心问题
- 实现基于大语言模型的个性化聊天机器人，支持连续对话和上下文记忆，避免对话断层。
- 允许用户自定义AI代理的角色设定与对话规则，提升交互体验的拟人化和专业度。
- 提供自托管方案，保障数据隐私和安全，避免依赖第三方云服务。
应用场景
- 企业内部智能客服或助理，满足特定角色需求（如销售助理、技术顾问等）。
- 个性化陪伴型聊天机器人，例如虚拟女友、导师等角色扮演。
- 需要在本地环境中部署的AI对话系统，确保数据合规和私密。
主要流程步骤
- 接收聊天消息（When chat message received）：通过Webhook监听用户输入。
- 存储会话历史（Store conversation history）：利用内存缓存机制保存上下文，支持多轮连续对话。
- 构建并执行Prompt（Construct & Execute LLM Prompt）：基于自定义Prompt模板，结合用户输入和对话历史，调用Google Gemini模型生成响应。
- 调用Google Gemini模型（Google Gemini Chat Model）：使用配置好的Google PaLM API账号进行自然语言生成。
- 返回个性化回复给用户。
涉及的系统或服务
- Google Gemini（PaLM）API
- LangChain框架
- n8n自动化平台（Webhook触发、代码节点、内存节点）
适用人群或使用价值
- AI开发者和自动化爱好者，想快速搭建个性化、具备上下文记忆的聊天机器人。
- 企业用户需要定制专属AI助手，兼顾隐私和灵活性。
- 需要将大语言模型能力集成到自有系统中的技术团队，支持自托管和多轮对话管理。
此工作流通过灵活的Prompt设计和内存管理，为用户打造一个角色鲜明、反应自然且私密安全的AI聊天代理，适合多样化的对话场景和应用需求。