Dynamically switch between LLMs Template（动态切换大型语言模型模板）

工作流名称

Dynamically switch between LLMs Template（动态切换大型语言模型模板）

主要功能和亮点

该工作流实现了根据输入动态选择并切换不同的大型语言模型（LLM）进行对话生成，能够根据预设的索引参数灵活调用多种OpenAI模型（如gpt-4o-mini、gpt-4o、o1等），并对生成的回答进行质量校验，确保回复内容符合特定标准（如礼貌、回应重点、提供解决方案）。此外，工作流具备错误检测和循环机制，能在模型选择失败时自动切换至下一个模型，提升对话的鲁棒性和成功率。

解决的核心问题

解决了在多模型环境中如何智能选择最合适LLM以应对客户复杂多变的对话需求的问题。通过动态切换模型，避免单一模型无法满足所有场景的局限，同时通过自动校验机制保障回复质量，减少人工干预，提高客户服务的自动化和准确性。

应用场景

• 客服自动应答系统：针对客户投诉或复杂询问，自动生成礼貌且有效的回复。
• 多模型AI实验平台：测试并比较不同OpenAI模型的对话表现。
• 智能助理应用：根据对话上下文灵活调用不同模型，实现更精准的语言理解和生成。

主要流程步骤

1. 接收聊天消息：通过Webhook触发接收用户输入的聊天信息。
2. 设置和读取模型索引：从输入中读取或初始化LLM索引。
3. 动态选择LLM：根据索引从预配置的多个OpenAI模型中选择对应模型。
4. 生成回复内容：使用所选模型生成对客户投诉的礼貌回复。
5. 回复质量验证：对生成的回复进行情感与内容质量分析，判定是否符合预设标准。
6. 错误处理和循环切换：若当前模型生成失败或回复不达标，则自动增加索引，切换至下一个模型继续尝试。
7. 返回最终结果：输出符合质量要求的回复内容，或在所有模型都失败时返回相应提示。

涉及的系统或服务

• OpenAI API：调用多种GPT模型（gpt-4o-mini、gpt-4o、o1等）进行对话生成。
• n8n LangChain节点：包括chatTrigger（聊天触发）、code节点（模型切换逻辑）、sentimentAnalysis（情感与质量分析）等。
• Webhook：实现外部消息触发工作流启动。

适用人群或使用价值

• 客户支持团队：自动化处理客户投诉，提高响应效率和质量。
• AI产品开发者：方便搭建多模型测试和切换平台，快速验证不同模型性能。
• 企业自动化运营人员：实现智能客服机器人动态适配，降低人力成本，提升客户满意度。

该工作流通过灵活的模型管理和智能回复验证，为复杂多变的客户服务场景提供了高效、可靠的解决方案，极大提升了自动化客服系统的适应性和服务质量。