✅ ตั้งค่า n8n ให้รับข้อความจากผู้ใช้
✅ ใช้ AI Agent เพื่อประมวลผลคำถาม
✅ ใช้ Ollama Chat Model เพื่อสร้างคำตอบจากโมเดล Llama
✅ ใช้ Window Buffer Memory เพื่อให้บอทจำบทสนทนาได้
✅ ทดสอบระบบและ Deploy ไปใช้งาน

2.1 ติดตั้ง n8n

ถ้ายังไม่มี n8n ติดตั้ง สามารถติดตั้งด้วย Docker หรือ npm ได้ดังนี้

✅ ติดตั้งด้วย Docker (แนะนำ)

docker run -it --rm \
  -p 5678:5678 \
  -v ~/.n8n:/home/node/.n8n \
  n8nio/n8n
Code language: Bash (bash)

เข้าผ่านเบราว์เซอร์ที่ http://localhost:5678

✅ ติดตั้งด้วย npm (ถ้ายังไม่มี Docker)

npm install -g n8n
n8n start
Code language: Bash (bash)

2.2 ติดตั้ง Ollama และดาวน์โหลดโมเดล AI

Ollama เป็นเครื่องมือที่ให้เรารันโมเดล AI บนเครื่องโดยตรง

1️⃣ ติดตั้ง Ollama

🔹 สำหรับ Mac/Linux

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Code language: Bash (bash)

🔹 สำหรับ Windows
ดาวน์โหลดจาก: https://ollama.com/download

2️⃣ โหลดโมเดล Llama 3.2

ollama pull llama3:latest
Code language: Bash (bash)

3️⃣ ทดสอบว่า Ollama ทำงานได้ไหม

ollama run llama3
Code language: Bash (bash)

📌 Step 1: เพิ่มโหนด “When chat message received”

โหนดนี้จะเป็นตัวรับข้อความจากผู้ใช้

1. คลิก Add Node → ค้นหา When chat message received
2. ทดสอบโดยส่งข้อความมา แล้วดูว่าโหนดนี้จับข้อความได้หรือไม่

📌 Step 2: เพิ่ม “AI Agent” เพื่อประมวลผลข้อความ

โหนดนี้จะใช้ Ollama เพื่อวิเคราะห์ข้อความและเลือกโมเดล AI ที่เหมาะสม

1. คลิก Add Node → ค้นหา AI Agent
2. ตั้งค่า:
   • Agent → Tools Agent
   • Source for Prompt (User Message) → Connected Chat Trigger Node

📌 Step 3: ใช้ “Ollama Chat Model” เพื่อสร้างคำตอบ

โหนดนี้ใช้โมเดล Llama 3.2 เพื่อสร้างคำตอบจากข้อความของผู้ใช้

1. คลิก Add Node → ค้นหา Ollama Chat Model
2. ตั้งค่า:
   • Credential to connect with → Base URL → http://127.0.0.1:11434
   • Model → llama3.2:latest

📌 Step 4:เพิ่ม “Window Buffer Memory” เพื่อจำบทสนทนา

โหนดนี้จะเก็บข้อมูลบทสนทนาเพื่อให้ AI จำได้

1. คลิก Add Node → ค้นหา Window Buffer Memory
2. ตั้งค่า
   • Session ID → Connected Chat Trigger Node
   • Context Window Length → 5
     

1. ทดสอบส่งข้อความ ไปที่ช่องแชทที่ตั้งค่าไว้
2. ดูว่าข้อความถูกส่งไปที่ Ollama และได้รับคำตอบกลับมาหรือไม่
3. ตรวจสอบว่า Window Buffer Memory จำบริบทของบทสนทนาได้
4. ถ้าเกิดปัญหาให้ดูที่ Execution Log ของ n8n

✅ เราได้ตั้งค่า n8n ให้ทำงานร่วมกับ Ollama Chat Model
✅ ใช้ Window Buffer Memory ให้บอทสามารถจำบทสนทนาได้
✅ ทดสอบการทำงานของระบบและทำให้แชทบอทสามารถโต้ตอบได้อย่างมีประสิทธิภาพ
✅ พร้อมสำหรับการ Deploy ไปใช้งานจริง