Einführung
In diesem Workflow nutzen wir mehrere Nodes, um eine Chat-Anwendung zu erstellen, die mit einem OpenAI Assistant kommunizieren kann. Der Workflow sorgt dafür, dass frühere Nachrichten gespeichert werden und dass der Assistant mit den letzten Informationen gefüttert wird, um kontextualisierte Antworten zu liefern.
Node-Details
1. Chat Trigger
Typ: Chat Trigger
Funktion: Dieser Node initiiert den Chat-Prozess und empfängt Eingaben vom Benutzer. Er ist so konfiguriert, dass er vorherige Sitzungen im Speicher laden kann.
2. Chat Memory Manager
Typ: Memory Manager
Funktion: Dieser Node verwaltet den Verlauf der Chats und speichert die Konversationen im Speicher. Er wird immer ausgeführt, um sicherzustellen, dass der Verlauf aktuell bleibt.
3. Aggregate
Typ: Aggregate
Funktion: Aggregiert alle bisher gesammelten Nachrichten in einem einzigen Feld namens „messages“, um sie für den Assistant zugänglich zu machen.
4. OpenAI Assistant
Typ: OpenAI Assistant
Funktion: Sendet die aggregierten Messages als Kontext an den OpenAI Assistant, um eine Antwort basierend auf dem bisherigen Gespräch zu generieren. Die Parameter dafür sind so eingestellt, dass der Text aus dem vorherigen Verlauf und der aktuellen Eingabe zusammengeführt wird.
5. Chat Memory Manager1
Typ: Memory Manager
Funktion: Fügt die neuesten Chat-Nachrichten zur Speicherung in den Verlauf hinzu. Er ist so konfiguriert, dass er die aktuelle Benutzernachricht und die vom Assistant generierte Antwort aufnimmt.
6. Limit
Typ: Limit
Funktion: Begrenzt die Anzahl der Nachrichten, die an den nächsten Node weitergegeben werden, um sicherzustellen, dass nur die letzten relevanten Konversationen betrachtet werden.
7. Edit Fields
Typ: Set
Funktion: Dieser Node bearbeitet die Felder, um die Ausgabe des OpenAI Assistant für die Verwendung in nachfolgenden Nodes zu speichern und bereitzustellen.
8. Calculator
Typ: Tool Calculator
Funktion: Ein Node, der Berechnungen durchführen kann, wenn diese vom Assistant angefordert werden. Es gibt keine speziellen Parameter, die für diesen Node eingestellt werden müssen.
9. Window Buffer Memory
Typ: Memory Buffer Window
Funktion: Verwaltet den Kontext für die Sitzung, indem der Verlauf innerhalb eines bestimmten Fensterbereichs von Nachrichten zur Verfügung gestellt wird (z. B. die letzten 20 Nachrichten).
Ergebnis
Der Workflow ermöglicht es Benutzern, interaktive Gespräche mit einem OpenAI Assistant zu führen, während er gleichzeitig den Verlauf der Konversation im Gedächtnis behält. Benutzer können früheren Chatverlauf laden und nahtlos mit dem Assistant kommunizieren, wodurch der Dienst nutzerfreundlicher und effizienter gestaltet wird.
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Um diesen Workflow auszuprobieren, laden Sie ihn von hier herunter.