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结构化输出解析器节点

使用结构化输出解析器节点根据 JSON 模式返回字段。

在此页面上，您将找到结构化输出解析器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

  • 模式类型：定义输出结构和验证。您有两种方式提供模式：
  1. 从 JSON 示例生成：输入示例 JSON 对象以自动生成架构。节点使用对象属性类型和名称，并忽略实际值。n8n 从 JSON 示例生成架构时，会将每个字段视为必填字段。
  2. 使用 JSON Schema 定义：手动输入 JSON Schema。阅读 JSON Schema指南和示例，了解如何创建有效的 JSON Schema。请注意，我们不支持在 JSON Schema 中使用引用（使用 ）。

模板和示例

没有任何

有关该服务的更多信息，请参阅LangChain 的输出解析器文档。

查看 n8n 的高级 AI文档。

常见问题

有关常见问题或问题以及建议的解决方案，请参阅常见问题。

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。