智能对话助手工作流

该工作流构建了一款智能对话助手,能够根据用户的自然语言请求,自动整合维基百科和实时天气信息,提供准确的回复。通过上下文记忆功能,助手可以持续追踪对话历史,避免重复输入背景信息,提升用户体验。适用于智能客服、教育培训及企业知识管理等场景,显著提高信息获取的效率和准确性。

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智能对话上下文记忆

工作流名称

智能对话助手工作流

主要功能和亮点

该工作流构建了一个集成多工具的智能对话代理,能够基于用户输入的自然语言请求,自动调用维基百科查询和实时天气API,结合本地大语言模型(Ollama Chat Model)进行智能回复。支持保存最近20条对话历史,实现上下文连续理解,提升交互体验。

解决的核心问题

  • 解决了用户查询信息时需要跨多个数据源手动搜索的繁琐流程。
  • 支持上下文记忆,避免每次对话都需重复输入背景信息。
  • 通过整合天气和百科知识,实现信息获取一站式服务,提高查询效率和准确性。

应用场景

  • 智能客服系统,快速响应客户关于天气和知识类的常见问题。
  • 智能助手应用,为用户提供实时天气预报和百科知识查询。
  • 教育与培训场景,辅助学习者获取即时信息和知识点。
  • 企业内部知识管理与支持,提升员工查询效率。

主要流程步骤

  1. 用户通过“On new manual Chat Message”节点手动输入查询请求。
  2. “AI Agent”节点作为核心引擎,基于系统预设的提示语,判断查询意图并调用对应工具。
  3. 若涉及地理位置和天气,调用“Weather HTTP Request”节点获取当前温度及天气预测。
  4. 若涉及一般知识查询,调用“Wikipedia”节点获取维基百科内容。
  5. “Window Buffer Memory”节点负责缓存最近20条对话,提供上下文支持。
  6. “Ollama Chat Model”节点使用本地的大语言模型进行自然语言生成,输出友好且准确的回复。

涉及的系统或服务

  • Ollama 本地大语言模型(llama3.2)
  • Wikipedia 维基百科知识库
  • Open-Meteo 实时天气预报API
  • n8n工作流自动化平台及其内置节点(Sticky Note用于文档说明)

适用人群或使用价值

  • 需要智能问答助理的企业和开发者,能够快速搭建集成多工具的智能机器人。
  • 关注用户体验的客服团队,提升自动化响应效率。
  • 产品经理和技术人员,用于构建基于上下文记忆的智能对话系统。
  • 教育机构和内容提供者,提供丰富且动态的知识查询支持。

此工作流通过灵活调用多种工具和数据源,结合上下文记忆和先进的大语言模型,打造了一个功能全面、响应精准的智能对话助手,极大提升了信息查询的便捷性和用户交互体验。

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