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LangChain代码节点

使用 LangChain Code 节点导入 LangChain。这意味着,如果您需要的功能 n8n 尚未创建节点,您仍然可以使用它。通过配置 LangChain Code 节点连接器,您可以将其用作普通节点、根节点或子节点。

在此页面上,您将找到节点参数、配置节点的指南以及更多资源的链接。

云端不可用

此节点仅在自托管 n8n 上可用。

节点参数

添加代码

添加您的自定义代码。选择“执行”“提供数据”模式。您只能使用一种模式。

Code 节点不同,LangChain Code 节点不支持 Python。

  • 执行:使用 LangChain 代码节点,就像 n8n 自己的代码节点一样。它会从工作流中获取输入数据,对其进行处理,并将其作为节点输出返回。此模式需要主输入和主输出。您必须在“输入”“输出”中创建这些连接。
  • 提供数据:使用 LangChain 代码节点作为子节点,将数据发送到根节点。这将使用主节点以外的输出。

默认情况下,您无法在此节点中加载内置或外部模块。自托管用户可以启用内置和外部模块

输入

选择输入类型。

主输入是所有 n8n 工作流中常见的连接器。如果您在节点中设置了主输入和输出,则需要执行代码。

输出

选择输出类型。

主输出是所有 n8n 工作流中常见的连接器。如果您在节点中设置了主输入和输出,则需要执行代码。

节点输入和输出配置

通过配置 LangChain Code 节点连接器(输入和输出),您可以将其用作应用程序节点、根节点或子节点。

具有四个 LangChain 节点的工作流屏幕截图,配置为不同的节点类型

节点类型 输入 输出 代码模式
App 节点。与Code 节点类似。 主要的 主要的 执行
根节点 主要;至少一个其他类型 主要的 执行
子节点 - 除主类型之外的类型。必须与要连接的输入类型匹配。 供应数据
带有子节点的子节点 除主要类型之外的其他类型 除主类型之外的类型。必须与要连接的输入类型匹配。 供应数据

内置方法

n8n 提供这些方法是为了更容易地在 LangChain Code 节点中执行常见任务。

方法 描述
this.addInputData(inputName, data) 填充指定非主输入的数据。适用于模拟数据。
this.addOutputData(outputName, data) 填充指定非主输出的数据。适用于模拟数据。
this.getInputConnectionData(inputName, itemIndex, inputIndex?) 从指定的非主输入获取数据。
this.getInputData(inputIndex?, inputName?) 从主输入获取数据。
this.getNode() 获取当前节点。
this.getNodeOutputs() 获取当前节点的输出。
this.getExecutionCancelSignal() 当工作流停止时,使用此方法停止函数的执行。大多数情况下,n8n 会处理这个问题,但如果构建自己的链或代理,则可能需要使用它。它取代了您在正常构建 LangChain 应用程序时使用的“取消正在运行的 LLMChain”代码。

模板和示例

没有任何

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。