DeepSeek 聊天模型节点
使用 DeepSeek 聊天模型节点将 DeepSeek 的聊天模型与对话
代理一起使用。在此页面上，您将找到 DeepSeek 聊天模型节点的节点参数以及更多资源的链接。
子节点中的参数解析
当使用表达式处理多个项目时，子节点的行为与其他节点不同。
大多数节点（包括根节点）都会接受任意数量的项作为输入，处理这些项并输出结果。您可以使用表达式来引用输入项，节点会依次解析每个项的表达式。例如，给定一个包含五个值的输入，表达式会依次解析每个名称。
在子节点中，表达式始终解析为第一项。例如，给定五个值的输入，表达式始终解析为名字。
节点参数
模型
选择用于生成完成的模型。
n8n 从 DeepSeek 动态加载模型，您只会看到您的帐户可用的模型。
节点选项
使用这些选项可以进一步优化节点的行为。
基本 URL
在此处输入 URL 以覆盖 API 的默认 URL。
频率惩罚
使用此选项可控制模型重复的可能性。值越高，模型重复的可能性就越低。
最大令牌数
输入使用的最大令牌数，以设置完成长度。
响应格式
选择
“文本”或“JSON” 。 JSON确保模型返回有效的 JSON。存在惩罚
使用此选项可控制模型讨论新主题的概率。值越高，模型讨论新主题的概率就越大。
采样温度
使用此选项可控制采样过程的随机性。温度越高，采样结果越多样化，但出现幻觉的风险也越大。
暂停
输入最大请求时间（以毫秒为单位）。
最大重试次数
输入重试请求的最大次数。
顶部 P
使用此选项设置补全应使用的概率。使用较低的值将忽略可能性较小的选项。
模板和示例
没有任何
相关资源
由于 DeepSeek 与 OpenAI API 兼容，您可以参考
LangChains 的 OpenAI 文档以获取有关该服务的更多信息。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。