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n8n 中的 LangChain 概念#

本页说明 LangChain 概念和功能如何映射到 n8n 节点。

本页包含 n8n 中专注于 LangChain 的节点列表。您可以在与 LangChain 交互的工作流中使用任何 n8n 节点，以将 LangChain 连接到其他服务。LangChain 功能使用 n8n 的集群节点。

n8n 实现 LangChain JS

此功能是 n8n 对 LangChain 的 JavaScript 框架 的实现。

触发器节点#​

聊天触发器

集群节点#​

集群节点 是在 n8n 工作流中协同工作以提供功能的节点组。您使用一个根节点 和一个或多个扩展节点功能的子节点，而不是使用单个节点。

包含根节点和两个子节点的工作流截图

根节点#​

每个集群以一个根节点 开始。

链#​

链 是一系列 LLM 和相关工具，它们链接在一起以支持单个 LLM 无法单独提供的功能。

可用节点：

了解更多关于 LangChain 中的链式调用。

代理#​

代理 可以访问一套工具，并根据用户输入决定使用哪些工具。代理可以使用多个工具，并将一个工具的输出作为下一个工具的输入。来源

可用节点：

了解更多关于 LangChain 中的代理。

向量存储#​

向量存储 存储嵌入数据，并对其执行向量搜索。

了解更多关于 LangChain 中的向量存储。

杂项#​

实用程序节点。

LangChain 代码：导入 LangChain。这意味着如果 n8n 尚未为所需功能创建节点，您仍然可以使用它。

子节点#​

每个根节点可以附加一个或多个子节点。

文档加载器#​

文档加载器将数据作为文档添加到您的链中。数据源可以是文件或 Web 服务。

可用节点：

了解更多关于 LangChain 中的文档加载器。

语言模型#​

LLMs（大语言模型） 是分析数据集的程序。它们是使用 AI 的关键元素。

可用节点：

了解更多关于 LangChain 中的语言模型。

记忆#​

记忆 在一系列查询中保留有关先前查询的信息。例如，当用户与聊天模型交互时，如果您的应用程序能够记住并调用整个对话，而不仅仅是用户输入的最新查询，这将非常有用。

可用节点：

了解更多关于 LangChain 中的记忆。

输出解析器#​

输出解析器获取 LLM 生成的文本，并将其格式化为符合您所需的结构。

可用节点：

了解更多关于 LangChain 中的输出解析器。

检索器#​

文本分割器#​

文本分割器分解数据（文档），使 LLM 更容易处理信息并返回准确的结果。

可用节点：

n8n 的文本分割器节点实现了 LangChain 的 text_splitter API 的部分功能。

工具#​

实用程序工具。

嵌入#​

嵌入 捕获文本、图像、视频或其他类型信息的"相关性"。(来源)

可用节点：

了解更多关于 LangChain 中的文本嵌入。

杂项#​