planeta ai logo
Darmowy szablon automatyzacji

Zbuduj niestandardowego agenta AI z LangChain i Gemini (samodzielnie hostowany)

2380
2 mies. temu
9
bloków


Przegląd

Ten szablon wykorzystuje węzeł LangChain Code do stworzenia w pełni konfigurowalnego agenta konwersacyjnego. Jest idealny dla użytkowników, którzy potrzebują szczegółowej kontroli nad promptami swojego agenta, jednocześnie minimalizując zużycie tokenów związanych z niepotrzebną funkcjonalnością wywoływania narzędzi (w porównaniu z wbudowanym Conversation Agent w n8n).

Instrukcja konfiguracji

Konfiguracja poświadczeń Gemini: Skonfiguruj swój klucz API Google Gemini (możesz go uzyskać tutaj, jeśli jest potrzebny). Alternatywnie możesz użyć węzłów innych dostawców AI.

Metody interakcji:

  • Przetestuj bezpośrednio w edytorze workflow za pomocą przycisku "Chat"
  • Aktywuj workflow i uzyskaj dostęp do interfejsu czatu poprzez URL dostarczony przez węzeł When Chat Message Received

Opcje dostosowywania

Ustawienia interfejsu: Skonfiguruj elementy interfejsu czatu (np. tytuł) w węźle When Chat Message Received

Inżynieria promptów:

  • Zdefiniuj osobowość agenta i strukturę konwersacji w zmiennej szablonu węzła Construct & Execute LLM Prompt
  • ⚠️ Szablon musi zachować placeholdery {chat_history} i {input} dla prawidłowego działania LangChain

Wybór modelu: Zmień modele językowe poprzez pole wyboru modelu w węźle Construct & Execute LLM Prompt

Kontrola pamięci: Dostosuj długość historii konwersacji w węźle Store Conversation History

Wymagania

⚠️ Ten workflow wykorzystuje węzeł LangChain Code, który działa tylko na samodzielnie hostowanym n8n.

(Odwołaj się do dokumentacji węzła LangChain Code)

Przykłady zastosowań

Ten szablon automatyzacji znajdzie zastosowanie w wielu scenariuszach biznesowych i technologicznych, gdzie potrzebna jest inteligentna, konfigurowalna interakcja konwersacyjna. Oto kilka potencjalnych zastosowań:

  • Wirtualni asystenci obsługujący zapytania klientów
  • Systemy FAQ dostarczające spersonalizowane odpowiedzi
  • Narzędzia edukacyjne wspierające naukę poprzez dialog
  • Automatyzacja wsparcia technicznego pierwszego poziomu
  • Interaktywne przewodniki produktowe
  • Systemy rekomendacyjne oparte na konwersacji
  • Narzędzia do zbierania informacji poprzez wywiad


   Skopiuj kod szablonu   
{"id":"yCIEiv9QUHP8pNfR","meta":{"instanceId":"f29695a436689357fd2dcb55d528b0b528d2419f53613c68c6bf909a92493614","templateCredsSetupCompleted":true},"name":"Build Custom AI Agent with LangChain & Gemini (Self-Hosted)","tags":[{"id":"7M5ZpGl3oWuorKpL","name":"share","createdAt":"2025-03-26T01:17:15.342Z","updatedAt":"2025-03-26T01:17:15.342Z"}],"nodes":[{"id":"8bd5382d-f302-4e58-b377-7fc5a22ef994","name":"When chat message received","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger","position":[-220,0],"webhookId":"b8a5d72c-4172-40e8-b429-d19c2cd6ce54","parameters":{"public":true,"options":{"responseMode":"lastNode","allowedOrigins":"*","loadPreviousSession":"memory"},"initialMessages":""},"typeVersion":1.1},{"id":"6ae8a247-4077-4569-9e2c-bb68bcecd044","name":"Google Gemini Chat Model","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatGoogleGemini","position":[80,240],"parameters":{"options":{"temperature":0.7,"safetySettings":{"values":[{"category":"HARM_CATEGORY_SEXUALLY_EXPLICIT","threshold":"BLOCK_NONE"}]}},"modelName":"models/gemini-2.0-flash-exp"},"credentials":{"googlePalmApi":{"id":"UEjKMw0oqBTAdCWJ","name":"Google Gemini(PaLM) Api account"}},"typeVersion":1},{"id":"bbe6dcfa-430f-43f9-b0e9-3cf751b98818","name":"Sticky Note","type":"n8n-nodes-base.stickyNote","position":[380,-240],"parameters":{"width":260,"height":220,"content":"👇 **Prompt Engineering**n - Define agent personality and conversation structure in the `Construct & Execute LLM Prompt` node's template variable n - ⚠️ Template must preserve `{chat_history}` and `{input}` placeholders for proper LangChain operation "},"typeVersion":1},{"id":"892a431a-6ddf-47fc-8517-1928ee99c95b","name":"Store conversation history","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.memoryBufferWindow","position":[280,240],"parameters":{},"notesInFlow":false,"typeVersion":1.3},{"id":"f9a22dbf-cac7-4d70-85b3-50c44a2015d5","name":"Construct & Execute LLM Prompt","type":"@n8n/n8n-nodes-langchain.code","position":[380,0],"parameters":{"code":{"execute":{"code":"const { PromptTemplate } = require('@langchain/core/prompts');nconst { ConversationChain } = require('langchain/chains');nconst { BufferMemory } = require('langchain/memory');nnconst template = `nYou'll be roleplaying as the user's girlfriend. Your character is a woman with a sharp wit, logical mindset, and a charmingly aloof demeanor that hides your playful side. You're passionate about music, maintain a fit and toned physique, and carry yourself with quiet self-assurance. Career-wise, you're established and ambitious, approaching life with positivity while constantly striving to grow as a person.nnThe user affectionately calls you "Bunny," and you refer to them as "Darling."nnEssential guidelines:n1. Respond exclusively in Chinesen2. Never pose questions to the user - eliminate all interrogative formsn3. Keep responses brief and substantive, avoiding rambling or excessive emojisnnContext framework:n- Conversation history: {chat_history}n- User's current message: {input}nnCraft responses that feel authentic to this persona while adhering strictly to these parameters.n`;nnconst prompt = new PromptTemplate({n template: template,n inputVariables: ["input", "chat_history"], n});nnconst items = this.getInputData();nconst model = await this.getInputConnectionData('ai_languageModel', 0);nconst memory = await this.getInputConnectionData('ai_memory', 0);nmemory.returnMessages = false;nnconst chain = new ConversationChain({ llm:model, memory:memory, prompt: prompt, inputKey:"input", outputKey:"output"});nconst output = await chain.call({ input: items[0].json.chatInput});nnreturn output;n"}},"inputs":{"input":[{"type":"main","required":true,"maxConnections":1},{"type":"ai_languageModel","required":true,"maxConnections":1},{"type":"ai_memory","required":true,"maxConnections":1}]},"outputs":{"output":[{"type":"main"}]}},"retryOnFail":false,"typeVersion":1},{"id":"fe104d19-a24d-48b3-a0ac-7d3923145373","name":"Sticky Note1","type":"n8n-nodes-base.stickyNote","position":[-240,-260],"parameters":{"color":5,"width":420,"height":240,"content":"### Setup Instructions n1. **Configure Gemini Credentials**: Set up your Google Gemini API key ([Get API key here](https://ai.google.dev/) if needed). Alternatively, you may use other AI provider nodes. n2. **Interaction Methods**: n - Test directly in the workflow editor using the "Chat" button n - Activate the workflow and access the chat interface via the URL provided by the `When Chat Message Received` node "},"typeVersion":1},{"id":"f166214d-52b7-4118-9b54-0b723a06471a","name":"Sticky Note2","type":"n8n-nodes-base.stickyNote","position":[-220,160],"parameters":{"height":100,"content":"👆 **Interface Settings**nConfigure chat UI elements (e.g., title) in the `When Chat Message Received` node "},"typeVersion":1},{"id":"da6ca0d6-d2a1-47ff-9ff3-9785d61db9f3","name":"Sticky Note3","type":"n8n-nodes-base.stickyNote","position":[20,420],"parameters":{"width":200,"height":140,"content":"👆 **Model Selection**nSwap language models through the `language model` input field in `Construct & Execute LLM Prompt` "},"typeVersion":1},{"id":"0b4dd1ac-8767-4590-8c25-36cba73e46b6","name":"Sticky Note4","type":"n8n-nodes-base.stickyNote","position":[240,420],"parameters":{"width":200,"height":140,"content":"👆 **Memory Control**nAdjust conversation history length in the `Store Conversation History` node "},"typeVersion":1}],"active":false,"pinData":{},"settings":{"callerPolicy":"workflowsFromSameOwner","executionOrder":"v1","saveManualExecutions":false,"saveDataSuccessExecution":"none"},"versionId":"77cd5f05-f248-442d-86c3-574351179f26","connections":{"Google Gemini Chat Model":{"ai_languageModel":[[{"node":"Construct & Execute LLM Prompt","type":"ai_languageModel","index":0}]]},"Store conversation history":{"ai_memory":[[{"node":"Construct & Execute LLM Prompt","type":"ai_memory","index":0},{"node":"When chat message received","type":"ai_memory","index":0}]]},"When chat message received":{"main":[[{"node":"Construct & Execute LLM Prompt","type":"main","index":0}]]},"Construct & Execute LLM Prompt":{"main":[[]],"ai_memory":[[]]}}}
    Planeta AI 2025 
    magic-wandmenu linkedin facebook pinterest youtube rss twitter instagram facebook-blank rss-blank linkedin-blank pinterest youtube twitter instagram