Automatisez vos appels vocaux avec la synthèse vocale
Ce workflow n8n vous permet de transformer des messages texte en appels vocaux automatisés grâce à l'API ClickSend. I...
Documentation Complète
📋 Optimisez la Communication avec des LLMs Locaux via n8n et Ollama
💡 Description
Ce workflow n8n permet aux entreprises de tirer parti des modèles de langage large (LLM) hébergés localement pour améliorer les interactions client. En intégrant Ollama, un outil puissant pour gérer les LLMs locaux, ce workflow capture les messages des utilisateurs et génère des réponses automatisées et pertinentes. Cela facilite une communication fluide et efficace avec vos clients tout en maintenant le contrôle sur vos données. Idéal pour les entreprises cherchant à renforcer leur service client sans compromettre la sécurité des informations sensibles.
📈 Impact & ROI: En utilisant ce workflow, les entreprises peuvent améliorer considérablement leur efficacité opérationnelle et leur satisfaction client, tout en réduisant les coûts associés au support client traditionnel. Le retour sur investissement se manifeste par une augmentation de la productivité et une fidélisation accrue des clients.
🚀 Fonctionnalités Clés
- ✅ Interaction directe avec les LLMs locaux - Améliore la précision des réponses
- ✅ Intégration facile avec Ollama - Simplifie la gestion des modèles de langage
- ✅ Réduction du temps de réponse - Augmente l'efficacité du service client
- ✅ Contrôle total sur les données - Assure la confidentialité et la sécurité
📊 Architecture Technique
5
Nodes
Nodes
2
Connexions
Connexions
2
Services
Services
🔌 Services Intégrés
n8nOllama
🔧 Composition du Workflow
| Node | Type | Description |
|---|---|---|
| When chat message received | @n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger | Traitement des données |
| Ollama Chat Model | @n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOllama | Traitement des données |
| Sticky Note | stickyNote | Traitement des données |
| Sticky Note1 | stickyNote | Traitement des données |
| Chat LLM Chain | @n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm | Traitement des données |
📖 Guide d'Implémentation
- Import du workflow: Téléchargez le fichier JSON et importez-le dans votre instance n8n
- Configuration des credentials: Configurez les accès pour chaque service utilisé
- Personnalisation: Adaptez les paramètres selon vos besoins spécifiques
- Test: Exécutez le workflow en mode test pour vérifier le bon fonctionnement
- Activation: Activez le workflow pour une exécution automatique
🏷️ Tags
Structure JSON
Voir le code JSON complet
{
"id": "af8RV5b2TWB2LclA",
"meta": {
"instanceId": "95f2ab28b3dabb8da5d47aa5145b95fe3845f47b20d6343dd5256b6a28ba8fab",
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},
"name": "Chat with local LLMs using n8n and Ollama",
"tags": [],
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{
"id": "475385fa-28f3-45c4-bd1a-10dde79f74f2",
"name": "When chat message received",
"type": "@n8n\/n8n-nodes-langchain.chatTrigger",
"position": [
700,
460
],
"webhookId": "ebdeba3f-6b4f-49f3-ba0a-8253dd226161",
"parameters": {
"options": []
},
"typeVersion": 1.1
},
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"id": "61133dc6-dcd9-44ff-85f2-5d8cc2ce813e",
"name": "Ollama Chat Model",
"type": "@n8n\/n8n-nodes-langchain.lmChatOllama",
"position": [
900,
680
],
"parameters": {
"options": []
},
"credentials": {
"ollamaApi": {
"id": "MyYvr1tcNQ4e7M6l",
"name": "Local Ollama"
}
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "3e89571f-7c87-44c6-8cfd-4903d5e1cdc5",
"name": "Sticky Note",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
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160,
80
],
"parameters": {
"width": 485,
"height": 473,
"content": "## Chat with local LLMs using n8n and Ollama\nThis n8n workflow allows you to seamlessly interact with your self-hosted Large Language Models (LLMs) through a user-friendly chat interface. By connecting to Ollama, a powerful tool for managing local LLMs, you can send prompts and receive AI-generated responses directly within n8n.\n\n### How it works\n1. When chat message received: Captures the user's input from the chat interface.\n2. Chat LLM Chain: Sends the input to the Ollama server and receives the AI-generated response.\n3. Delivers the LLM's response back to the chat interface.\n\n### Set up steps\n* Make sure Ollama is installed and running on your machine before executing this workflow.\n* Edit the Ollama address if different from the default.\n"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "9345cadf-a72e-4d3d-b9f0-d670744065fe",
"name": "Sticky Note1",
"type": "n8n-nodes-base.stickyNote",
"position": [
1040,
660
],
"parameters": {
"color": 6,
"width": 368,
"height": 258,
"content": "## Ollama setup\n* Connect to your local Ollama, usually on http:\/\/localhost:11434\n* If running in Docker, make sure that the n8n container has access to the host's network in order to connect to Ollama. You can do this by passing `--net=host` option when starting the n8n Docker container"
},
"typeVersion": 1
},
{
"id": "eeffdd4e-6795-4ebc-84f7-87b5ac4167d9",
"name": "Chat LLM Chain",
"type": "@n8n\/n8n-nodes-langchain.chainLlm",
"position": [
920,
460
],
"parameters": [],
"typeVersion": 1.4
}
],
"active": false,
"pinData": [],
"settings": {
"executionOrder": "v1"
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"connections": {
"Ollama Chat Model": {
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[
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]
]
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"When chat message received": {
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[
{
"node": "Chat LLM Chain",
"type": "main",
"index": 0
}
]
]
}
}
}
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