Tenho um fluxo de chat simples que copiei da página de template:
<
{
“name”: “Chat com LLMs locais usando n8n e 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 com LLMs locais usando n8n e Ollama\nEste fluxo de trabalho do n8n permite que você interaja perfeitamente com seus Large Language Models (LLMs) auto-hospedados através de uma interface de chat amigável. Ao conectar ao Ollama, uma ferramenta poderosa para gerenciar LLMs locais, você pode enviar prompts e receber respostas geradas por IA diretamente no n8n.\n\n### Como funciona\n1. When chat message received: Captura a entrada do usuário da interface de chat.\n2. Chat LLM Chain: Envia a entrada para o servidor Ollama e recebe a resposta gerada por IA.\n3. Entrega a resposta do LLM de volta para a interface de chat.\n\n### Etapas de configuração\n* Certifique-se de que o Ollama está instalado e em execução na sua máquina antes de executar este fluxo de trabalho.\n* Edite o endereço do Ollama se for diferente do padrão.\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”: “## Configuração do Ollama\n* Conecte ao seu Ollama local, geralmente em http://localhost:11434\n* Se estiver rodando no Docker, certifique-se de que o contêiner n8n tem acesso à rede do host para se conectar ao Ollama. Você pode fazer isso passando a opção --net=host ao iniciar o contêiner Docker do 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”:
}
/>
Estou usando o Ollama em http://192.168.2.145:11434. O LLM que estou usando é llama3.2:latest.
Infelizmente, quando executo o fluxo de trabalho, independentemente do que entro no chat, recebo
o seguinte erro:
Error: Failed to receive response
Quando verifico a saída do componente Chat, estou vendo “no chat output”. E obviamente, não há
dados de entrada recebidos pelo componente “Chat LLM Chain”.
Houve outro post onde a pessoa não conseguia receber uma resposta usando o componente de chat.
A solução foi configurar a URL do editor:
- N8N_EDITOR_BASE_URL=http://localhost:5678
- WEBHOOK_URL=http://localhost:5678/
Tentei isso. Não funcionou.
Há algo errado com o componente Chat? Ou estou perdendo algo na configuração
dos componentes?
Alguém por favor me aconselhe.
