🗨️ Ollama Chat

工作流名称

🗨️ Ollama Chat

主要功能和亮点

该工作流通过集成 Ollama 提供的 Llama 3.2 大语言模型，实现对聊天消息的智能处理和结构化响应。其亮点在于能够将用户的聊天输入实时触发，经过语言模型分析后，以规范的 JSON 格式返回清晰且易于解析的问答内容，支持错误处理，确保响应的稳定性和连贯性。

解决的核心问题

解决了基于聊天消息的智能问答自动化问题，尤其是在需要将自然语言输入转换为结构化数据输出的场景中，提升了交互效率和自动化水平。同时通过错误响应节点保障了系统的鲁棒性，避免因模型出错导致无响应或系统崩溃。

应用场景

• 智能客服机器人
• 在线问答助手
• 内部知识库查询接口
• 任何需要将用户自然语言输入转化为结构化响应的自动化场景

主要流程步骤

1. 触发接收：通过“当收到聊天消息”节点监听并触发工作流。
2. 语言模型处理：将聊天内容传入“Basic LLM Chain”处理链，并调用 Ollama 的 Llama 3.2 模型进行智能分析。
3. 数据结构转换：利用“JSON to Object”节点将模型输出的文本转换成结构化的 JSON 对象。
4. 响应格式化：通过“Structured Response”节点根据预设格式，生成最终对用户的回复文本。
5. 错误处理：当处理链出现异常时，“Error Response”节点提供默认错误提示，保证用户体验。

涉及的系统或服务

• Ollama：作为大语言模型的提供者，使用 Llama 3.2 模型进行自然语言理解和生成。
• n8n 平台：实现工作流自动化、触发、数据转换和响应控制。

适用人群或使用价值

该工作流适用于开发者、企业自动化工程师及产品经理，尤其是需要快速搭建智能聊天问答系统的用户。它帮助用户简化语言模型集成流程，快速实现智能交互与结构化数据输出，提升客户服务、内部查询等业务环节的自动化和智能化水平。