Embeddings Azure OpenAI 节点#
使用 Embeddings Azure OpenAI 节点可为指定文本生成嵌入向量。
本页将介绍 Embeddings Azure OpenAI 节点的参数配置，并附相关资源链接。
凭证 认证
该节点的身份验证信息请参阅此文档。
子节点中的参数解析
在使用表达式处理多项数据时，子节点的运行机制与其他节点不同。
多数节点（包括根节点）可接收任意数量的数据项作为输入，经处理后输出结果。您可通过表达式引用输入数据项，节点会依次对每个数据项进行表达式解析。例如：当输入五个name值时，表达式{{ $json.name }}会依次解析每个名称。
在子节点中，表达式始终仅解析首项数据。例如：当输入五个name值时，表达式{{ $json.name }}始终只解析第一个名称。
节点选项#
- 模型（部署）名称：选择用于生成嵌入向量的模型（部署）
- 批处理大小：设置单次请求可发送的最大文档数量
- 移除换行符：选择是否清除输入文本中的换行符（开启则清除，关闭则保留）。n8n 默认启用此功能
- 超时时间：设置请求最长持续时间（单位：秒）。设为
-1表示无超时限制
模板与示例#
基于 Drive、LlamaIndex 和 Azure OpenAI 嵌入向量的知识库自动更新方案
作者：Khairul Muhtadin
集成 Telegram 聊天与 Google Drive 自动摄入的 PDF RAG 智能体
作者：Meelioo
基于 Slack 与 Pinecone 的上下文推荐生成方案
作者：Rahul Joshi
浏览 Embeddings Azure OpenAI 集成模板 或 搜索全部模板
相关资源#
有关该服务的更多信息，请参阅 LangChain 的 OpenAI 嵌入向量文档。
查看 n8n 的 高级 AI 功能 文档。