Embeddings Ollama 节点#
使用 Embeddings Ollama 节点为指定文本生成嵌入向量。
认证配置
此节点的认证信息请参阅此处。
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。
大多数节点（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。您可以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。
节点参数#
- 模型：选择用于生成嵌入向量的模型。可选：
- all-minilm（384维度）
- nomic-embed-text（768维度）
更多可用模型信息请参阅Ollama模型文档。
模板与示例#
基于检索增强生成（RAG）的本地聊天机器人
作者：Thomas Janssen
查看模板详情
Bitrix24开放线路通道的AI驱动RAG聊天机器人
作者：Ferenc Erb
查看模板详情
使用Telegram、Mistral和Pgvector实现邮件历史对话（RAG技术）
作者：Alfonso Corretti
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浏览Embeddings Ollama集成模板 或 搜索所有模板
相关资源#
有关该服务的更多信息，请参阅Langchain的Ollama嵌入向量文档。
查看n8n的高级AI文档。