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基本 LLM 链节点

使用基本 LLM 链节点设置模型将使用的提示以及设置响应的可选解析器。

在此页面上，您将找到基本 LLM 链节点的节点参数以及更多资源的链接。

示例和模板

有关帮助您入门的使用示例和模板，请参阅 n8n 的基本 LLM 链集成页面。

节点参数

迅速的

选择您希望节点如何构建提示（也称为用户的查询或来自聊天的输入）。

选择：

  • 自动从前一个节点获取：如果选择此选项，则该节点需要从名为 的前一个节点获取输入。
  • 在下面定义：如果选择此选项，请提供静态文本或动态内容的表达式作为提示（用户消息）字段中的提示。

需要特定的输出格式

此参数控制是否希望节点要求特定的输出格式。启用后，n8n 会提示您将以下输出解析器之一连接到节点：

聊天消息

当您使用聊天模型设置消息时，请使用聊天消息。

如果您未连接聊天模型，n8n 将忽略这些选项。选择您希望节点使用的类型名称或 ID ：

人工智能

在“消息”字段中输入示例预期响应。模型将尝试在其消息中以相同的方式做出响应。

系统

输入系统消息以包含在用户输入中，以帮助指导模型执行应执行的操作。

使用此选项可以定义音调等，例如： 。

用户

输入一个示例用户输入。将此输入与 AI 选项结合使用可以帮助改进代理的输出。两者结合使用可以提供一个输入和预期响应（ AI 消息）的样本，供模型遵循。

选择以下输入类型之一：

  • 文本：以文本消息的形式输入示例用户输入。
  • 图像（二进制） ：从上一个节点选择一个二进制输入。输入“图像数据字段名称”以标识上一个节点中哪个二进制字段包含图像数据。
  • 图片（URL） ：使用此选项从 URL 导入图片。输入图片 URL 。

对于这两种图像类型，请选择“图像详细信息”来控制模型如何处理图像并生成其文本理解。选择范围如下：

  • 自动：模型使用自动设置，查看图像输入大小并决定是否应使用低或高设置。
  • 低：模型接收低分辨率 512px x 512px 版本的图像，并使用 65 个令牌的预算来表示该图像。这允许 API 更快地返回响应并消耗更少的输入令牌。对于不需要高精度细节的用例，请使用此选项。
  • 高：该模型可以访问低分辨率图像，然后根据输入图像大小，将输入图像裁剪成 512px 的正方形。每个裁剪区域使用两倍于令牌预算的令牌（65 个令牌），总共 129 个令牌。此选项适用于需要高细节的用例。

模板和示例

没有任何

有关该服务的更多信息，请参阅LangChain 关于基本 LLM 链的文档。

查看 n8n 的高级 AI文档。

人工智能词汇表

  • 完成：完成是由 GPT 等模型生成的响应。
  • 幻觉：人工智能中的幻觉是指 LLM（大型语言模型）错误地感知到不存在的模式或物体。
  • 向量数据库：向量数据库存储信息的数学表示。与嵌入和检索器一起使用，可以创建一个供您的 AI 在回答问题时访问的数据库。
  • 向量存储：向量存储，或称向量数据库，用于存储信息的数学表示。与嵌入和检索器结合使用，可以创建一个供 AI 在回答问题时访问的数据库。

常见问题

以下是基本 LLM 链节点的一些常见错误和问题以及解决或排除故障的步骤。

没有提示指定错误

当提示为空或无效时会显示此错误。

您可能会在以下两种情况之一中看到此错误：

  1. 当您将提示设置为“定义”时，如果在“文本”字段中未输入任何内容，请在
    • “文本”
    字段
    • 中输入有效的提示
    • 。
  2. 当您将“提示”设置为“已连接聊天触发器节点”时，如果传入数据没有名为 的字段，则
    • 该节点需要该
    字段。
    • 如果您之前的节点没有此字段，请添加
    • 节点，将传入字段名称编辑为
    • 。