🐋 DeepSeek V3 Chat & R1 Reasoning Quick Start

工作流名称

🐋 DeepSeek V3 Chat & R1 Reasoning Quick Start

主要功能和亮点

该工作流集成了 DeepSeek 最新的 V3 聊天模型和 R1 推理模型，支持多种调用方式（HTTP 请求、Ollama 本地模型），并结合 LangChain 的对话触发器和内存缓冲，实现智能、连续的上下文对话处理。通过配置灵活的系统消息和多模型切换，提供强大的自然语言理解与推理能力。

解决的核心问题

传统聊天机器人难以实现深度推理与上下文记忆管理，该工作流利用 DeepSeek 的先进模型与 LangChain 框架，解决了智能问答中对复杂推理和持续对话状态管理的需求，提升交互的准确性和连贯性。

应用场景

• 智能客服系统，提供准确且逻辑严密的回答
• 企业知识库问答，支持复杂信息检索与推理
• 研发辅助，快速获取专业领域建议
• 任何需要多轮对话且带有推理能力的场景

主要流程步骤

1. 当收到聊天消息时（When chat message received）：触发对话开始
2. 基础语言模型链（Basic LLM Chain2）：初步处理和响应生成
3. 调用 Ollama 本地 DeepSeek R1 模型（Ollama DeepSeek）：进行本地推理计算
4. 调用 DeepSeek OpenAI 兼容模型（DeepSeek）：通过 HTTP 请求调用 DeepSeek V3 或 Reasoner 模型进行深度推理
5. 窗口缓冲内存（Window Buffer Memory）：管理对话上下文，保持多轮对话连贯
6. AI Agent 统一协调（AI Agent）：作为对话助手，整合各模块输出，确保响应质量

涉及的系统或服务

• DeepSeek API（包括 deepseek-chat V3 与 deepseek-reasoner R1）
• Ollama 本地模型平台（deepseek-r1:14b）
• LangChain n8n 插件节点（chatTrigger、agent、memoryBufferWindow、lmChatOpenAi、lmChatOllama等）
• HTTP 请求节点（用于调用 DeepSeek REST API）

适用人群或使用价值

• AI 开发者与自动化工程师：快速搭建具有推理能力的聊天机器人
• 企业产品经理：整合深度问答能力提升客户服务体验
• 数据科学家与研究人员：探索多模型融合的智能对话应用
• 技术爱好者与创新团队：体验和验证最新自然语言处理技术

该工作流为用户提供了一个开箱即用的 DeepSeek 结合 LangChain 的智能对话解决方案，兼顾模型远程调用与本地推理，灵活且功能丰富，助力打造智能化交互体验。