1. Wenn Chatnachricht empfangen
Nome: When chat message received
Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger
Was es macht: Dieser Node wird aktiviert, wenn eine neue Chatnachricht empfangen wird. Es handelt sich um den Auslöser für den gesamten Workflow.
2. Ollama Chat Model
Nome: Ollama Chat Model
Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOllama
Was es macht: Nutzt das Ollama-Modell (insbesondere Mistral NeMo), um die eingehende Chatnachricht zu analysieren und Antworten zu generieren. Die Parameter sind auf eine Temperatur von 0.1 gesetzt, um konsistente Antworten zu gewährleisten, und der Modus „useMLock“ sorgt für die Stabilität der Verbindung. Die Option „keepAlive“ von 2 Stunden hält die Verbindung aktiv.
3. Auto-fixing Output Parser
Nome: Auto-fixing Output Parser
Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserAutofixing
Was es macht: Wenn die Ausgabe des Modells nicht den Erwartungen entspricht, nutzt dieser Parser eine neue Anfrage, um die Ausgabe zu korrigieren. Dies geschieht durch präzise Anweisungen im Prompt, die darauf abzielen, mögliche Fehler zu erkennen und zu beheben.
4. Structured Output Parser
Nome: Structured Output Parser
Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.outputParserStructured
Was es macht: Dieser Node überprüft die von dem Modell generierte Ausgabe gegen ein vordefiniertes JSON-Schema, um sicherzustellen, dass die Struktur und die erforderlichen Felder gegeben sind. Es wird ein manuelles Schema verwendet, das die Benutzerinformationen definiert.
5. Basic LLM Chain
Nome: Basic LLM Chain
Typ: @n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm
Was es macht: Verarbeitet die eingehende Benutzeranfrage und fragt das Modell an, um Informationen gemäß dem JSON-Schema zu extrahieren. Die Nachrichtenparameter werden dynamisch erstellt und die Ausgabe wird zur weiteren Verarbeitung geroutet.
6. On Error
Nome: On Error
Typ: n8n-nodes-base.noOp
Was es macht: Ein Platzhalter-Node, der ausgeführt wird, falls ein Fehler in den vorherigen Nodes auftritt. Dies gibt dem Workflow eine Fehlerbehandlungsoption, ohne ihn zu unterbrechen.
7. Extract JSON Output
Nome: Extract JSON Output
Typ: n8n-nodes-base.set
Was es macht: Stellt die endgültige Ausgabe in einem Rohformat zur Verfügung, sodass sie leicht in anderen Anwendungen oder Prozessen verwendet werden kann. Hier wird der Extraktionsprozeß abgeschlossen.
Ergebnis
Dieser Workflow ermöglicht es, effizient mit Chatnachrichten umzugehen und die relevanten Benutzerdaten automatisch zu extrahieren und zu strukturieren, was die anschließende Datenverarbeitung erheblich erleichtert. Indem er die Stärken von LLM-Technologien nutzt, können Unternehmen einen wertvollen Mehrwert aus ihren Kommunikationsdaten ziehen.
Download Link: Workflow Download
