LangChain - Example - Code Node Example
该工作流利用自定义代码节点与LangChain框架，展示了如何与OpenAI语言模型进行灵活交互。通过手动触发和自然语言查询输入，用户能够生成智能回答并整合外部知识库（如Wikipedia），实现复杂任务的自动化处理。适用于智能问答机器人、自然语言接口和教育辅助系统等场景，提升了自动化智能问答与工具调用的能力，满足多样化的定制化需求。
Tags
工作流名称
LangChain - Example - Code Node Example
主要功能和亮点
该工作流展示了如何使用自定义代码节点结合LangChain框架，实现与OpenAI语言模型的交互，并通过自编LLM Chain节点和自定义工具节点（如Wikipedia查询）扩展功能。支持手动触发，灵活设置输入内容，能够处理多种自然语言查询请求。
解决的核心问题
传统的自动化流程在集成大型语言模型时，往往受限于节点功能单一或缺乏灵活性。此工作流通过自定义代码节点，实现了对语言模型请求的灵活构造和调用，解决了复杂查询场景下的定制化需求，提升了自动化智能问答和工具调用的能力。
应用场景
- 智能问答机器人搭建
- 自然语言接口的自动化任务触发
- 结合外部知识库（如Wikipedia）进行信息检索
- AI辅助的文本生成和处理场景
- 教育、客服和内容创作等领域的智能助手开发
主要流程步骤
- 手动触发工作流启动
- 通过“Set”节点设置自然语言查询输入（示例包括“讲个笑话”、“爱因斯坦出生年份”等）
- 自定义“LLM Chain节点”将输入转化为提示模板，并调用OpenAI语言模型生成回答
- “Agent”节点结合Chat OpenAI模型和自定义Wikipedia工具节点，实现复杂任务的多工具调用与响应整合
- 返回最终结果，支持多轮和多输入的灵活处理
涉及的系统或服务
- OpenAI（用于调用GPT等语言模型）
- LangChain框架（实现语言模型链式调用和工具集成）
- 自定义代码节点（n8n中自编写节点实现复杂逻辑）
- Wikipedia查询工具（作为外部知识库辅助回答）
适用人群或使用价值
- 需要集成大型语言模型进行智能问答和自动化的开发者
- 希望通过低代码平台自定义AI流程的技术人员
- 企业自动化团队，提升客服或内容生成效率
- 教育和研究机构，搭建基于语言模型的教学辅助系统
- 任何希望通过灵活调用AI模型并结合外部知识库实现智能化业务的用户
此工作流以“自编码LLM Chain节点”为核心，结合OpenAI强大的语言理解能力和Wikipedia知识查询工具，帮助用户实现高度定制化的智能语言处理与自动化，极大拓展了n8n工作流在AI领域的应用边界。
Flux AI Image Generator（Flux AI 图像生成器）
此工作流通过用户输入的文本描述和艺术风格选择，自动调用多个先进的图像生成模型，快速生成高质量的艺术图像。支持多种独特风格，生成的图像将自动上传至云存储并通过定制网页展示，确保用户体验流畅。该流程简化了传统图像生成的复杂性，使艺术创作、营销内容制作及个性化设计更加便捷高效，满足不同用户的需求。
餐厅智能订单聊天助手工作流
这个工作流通过AI语言模型与顾客进行自然语言对话，智能识别和提取订单中的菜品、数量和桌号信息，自动确认订单细节，并将结构化的订单数据批量写入Google Sheets，帮助餐厅实现点单自动化与数字化管理，提升服务效率，减少错误，特别适合忙碌时段的餐饮行业。
modelo do chatbot
该工作流构建了一个智能聊天机器人，能够根据用户的个人信息和需求，推荐个性化的健康保险计划。通过自然语言处理与对话记忆的技术，结合数据库查询，用户可以高效获取所需的保险产品信息，提升了服务效率和用户体验。适用于保险公司在线客户服务和智能推荐系统，帮助用户快速解答健康保险相关问题，节省人力成本。
Telegram AI Langchain bot
该工作流通过集成OpenAI的GPT-4与Dall-E 3模型，在Telegram平台上实现智能对话和图像生成的自动化交互。它支持上下文记忆管理，保证对话的连续性，并能根据用户需求生成高质量图像。此工作流适用于客服、教育、创意设计等多种场景，提升了用户体验与互动效率，降低了智能机器人开发的门槛，是构建现代聊天机器人的理想选择。
template-demo-chatgpt-image-1-with-drive-and-sheet copy
该工作流通过接收用户的文本提示，自动调用AI图像生成接口生成高质量图片，并将其上传至云端存储。所有生成的图片链接、缩略图及提示词被结构化记录于电子表格中，便于后续管理与分析。同时，它还提供Token使用情况和费用估算，支持批量处理，提升了创意设计和内容创作的效率，适合各类需要将文本转化为图像的应用场景。
🤖 Telegram Messaging Agent for Text/Audio/Images
该工作流是一个多模态的消息处理代理，能够自动接收和处理来自Telegram的文本、语音和图片消息。通过集成先进的AI语言模型，实现智能分类、语音转文本和图像分析，能够快速识别用户需求并自动回复。它不仅提升了企业客服和任务管理的效率，还丰富了用户与Bot的交互体验，使消息处理更加智能化和安全。
AI驱动的图像处理与Telegram互动工作流
该工作流结合了Telegram即时通讯与OpenAI的图像生成技术，用户通过发送文本消息触发工作流，系统自动分析并生成相应的图像。生成的图像随后被即时发送回用户，实现了高效的智能互动与实时反馈。此工作流不仅提升了内容创作的效率，也优化了用户体验，适用于社交媒体营销、客服互动及教育培训等多种场景。
智能聊天助手工作流（基于Mistral-7B-Instruct模型）
该工作流实现了一个智能聊天助手，能够实时接收用户的消息，并利用开源大语言模型生成自然且亲和的回复。通过巧妙嵌入表情符号，增强互动趣味性，提升用户体验。同时，用户可灵活切换底层模型，适应不同场景需求，解决传统聊天机器人的单调与缺乏人情味的问题，广泛应用于在线客服、智能问答和教育辅导等场景。