Tengo un flujo de chat simple que he copiado de la página de plantilla:
<
{
“name”: “Chat with local LLMs using n8n and Ollama”,
“nodes”: [
{
“parameters”: {
“options”: {}
},
“id”: “475385fa-28f3-45c4-bd1a-10dde79f74f2”,
“name”: “When chat message received”,
“type”: “@n8n/n8n-nodes-langchain.chatTrigger”,
“position”: [
912,
624
],
“webhookId”: “ebdeba3f-6b4f-49f3-ba0a-8253dd226161”,
“typeVersion”: 1.1
},
{
“parameters”: {
“options”: {}
},
“id”: “61133dc6-dcd9-44ff-85f2-5d8cc2ce813e”,
“name”: “Ollama Chat Model”,
“type”: “@n8n/n8n-nodes-langchain.lmChatOllama”,
“position”: [
1104,
784
],
“typeVersion”: 1,
“credentials”: {
“ollamaApi”: {
“id”: “lCtwNqRXjkJytDLf”,
“name”: “Ollama Test”
}
}
},
{
“parameters”: {
“content”: “## Chat with local LLMs using n8n and Ollama\nEste flujo de trabajo de n8n te permite interactuar sin problemas con tus Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) autohospedados a través de una interfaz de chat fácil de usar. Al conectarte a Ollama, una herramienta poderosa para gestionar LLMs locales, puedes enviar indicaciones y recibir respuestas generadas por IA directamente dentro de n8n.\n\n### Cómo funciona\n1. When chat message received: Captura la entrada del usuario desde la interfaz de chat.\n2. Chat LLM Chain: Envía la entrada al servidor de Ollama y recibe la respuesta generada por IA.\n3. Devuelve la respuesta del LLM a la interfaz de chat.\n\n### Pasos de configuración\n* Asegúrate de que Ollama esté instalado y ejecutándose en tu máquina antes de ejecutar este flujo de trabajo.\n* Edita la dirección de Ollama si es diferente de la predeterminada.\n”,
“height”: 473,
“width”: 485
},
“id”: “3e89571f-7c87-44c6-8cfd-4903d5e1cdc5”,
“name”: “Sticky Note”,
“type”: “n8n-nodes-base.stickyNote”,
“position”: [
368,
240
],
“typeVersion”: 1
},
{
“parameters”: {
“content”: “## Configuración de Ollama\n* Conéctate a tu Ollama local, normalmente en http://localhost:11434\n* Si se ejecuta en Docker, asegúrate de que el contenedor de n8n tenga acceso a la red del host para poder conectarse a Ollama. Puedes hacerlo pasando la opción --net=host al iniciar el contenedor de Docker de n8n”,
“height”: 258,
“width”: 368,
“color”: 6
},
“id”: “9345cadf-a72e-4d3d-b9f0-d670744065fe”,
“name”: “Sticky Note1”,
“type”: “n8n-nodes-base.stickyNote”,
“position”: [
1280,
800
],
“typeVersion”: 1
},
{
“parameters”: {},
“id”: “eeffdd4e-6795-4ebc-84f7-87b5ac4167d9”,
“name”: “Chat LLM Chain”,
“type”: “@n8n/n8n-nodes-langchain.chainLlm”,
“position”: [
1136,
624
],
“typeVersion”: 1.4
}
],
“pinData”: {},
“connections”: {
“Ollama Chat Model”: {
“ai_languageModel”: [
[
{
“node”: “Chat LLM Chain”,
“type”: “ai_languageModel”,
“index”: 0
}
]
]
},
“When chat message received”: {
“main”: [
[
{
“node”: “Chat LLM Chain”,
“type”: “main”,
“index”: 0
}
]
]
}
},
“active”: false,
“settings”: {
“executionOrder”: “v1”,
“binaryMode”: “separate”,
“availableInMCP”: false
},
“versionId”: “4175a286-4d6a-42a5-915e-f8855614221f”,
“meta”: {
“templateId”: “2384”,
“templateCredsSetupCompleted”: true,
“instanceId”: “92d82d8eddeb75c1632295d367de7c0a28a1a65bbe8e484bc9236a3b35962a42”
},
“nodeGroups”: ,
“id”: “rR55c5eeONtyLGm9”,
“tags”:
}
/>
Estoy usando Ollama en http://192.168.2.145:11434. El LLM que estoy usando es llama3.2:latest.
Desafortunadamente, cuando ejecuto el flujo de trabajo, sin importar lo que ingrese en el chat, obtengo el siguiente error:
Error: Failed to receive response
Cuando verifico la salida del componente Chat, estoy viendo «no chat output». Y por supuesto, no hay datos de entrada recibidos por el componente «Chat LLM Chain».
Hubo otro mensaje donde la persona no podía recibir una respuesta usando el componente de chat.
La solución fue configurar la URL del editor:
- N8N_EDITOR_BASE_URL=http://localhost:5678
- WEBHOOK_URL=http://localhost:5678/
Lo intenté. No funcionó.
¿Hay algo mal con el componente Chat? ¿O me falta algo en la configuración de los componentes?
Por favor, alguien que me asesore.
