Чат с локальными LLM через n8n и Ollama
Этот шаблон позволяет общаться с локальными языковыми моделями через чат.
Для кого?
- Разработчики, тестирующие локальные LLM
- Исследователи, работающие с AI-моделями
- Компании, использующие саморазмещённые модели
Что решает?
Настройка взаимодействия с локальными LLM требует сложной интеграции. Этот шаблон упрощает чат с моделями.
Что автоматизируется?
- Получение сообщения из чат-интерфейса n8n
- Отправка запроса на сервер Ollama
- Получение ответа от локальной LLM
- Отображение ответа в чат-интерфейсе
Используемые сервисы
- n8n: Управление чат-интерфейсом и workflow
- Ollama: Запуск и обработка локальных LLM
Сложность настройки
- Уровень: Средний
- Время: ~20–30 минут
Требуется установка Ollama и настройка сети.
Что нужно для запуска?
- Аккаунты:
- Установленный Ollama (обычно на http://localhost:11434)
- n8n с доступом к Ollama
- Настройки:
- Указать адрес Ollama в настройках n8n
- Для Docker: настроить сеть с опцией —net=host
- Требования: Базовые навыки работы с n8n и Docker
Примеры использования
- Разработчик тестирует локальную модель для чат-бота.
- Исследователь проверяет ответы LLM на запросы.
- Компания интегрирует LLM в свой продукт.
Результат
- Простой чат с локальными LLM
- Экономия времени на интеграции AI
- Безопасное использование саморазмещённых моделей
- Быстрая проверка ответов LLM
Теги
#автоматизация #AI #LLM #Ollama #n8n #интеграция #чат
А получить workflow «Шаблон n8n для чата с локальными LLM через Ollama: настройка за 30 минут» и другие шаблоны для n8n (более 1000 готовых сценариев автоматизации) вы можете в нашем Закрытом Нейроклубе по кнопке ниже:
Также рекомендуем подписаться на наш Telegram-канал AI Мастерская.
Там выходят подробные разборы популярных сценариев для n8n, реальные кейсы автоматизации бизнеса и примеры, где рутинную работу полностью берут на себя роботы, а не человек.
Напишите в комментариях, какой шаблон для n8n вам нужен и какие задачи он должен выполнять. Я подберу подходящее решение или добавлю новый workflow.
