Cohere 聊天模型节点#
使用 Cohere 聊天模型节点可接入 Cohere 的大语言模型，用于对话式人工智能和文本生成任务。
凭证认证
该节点的身份验证信息请参阅此处。
子节点中的参数解析
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，节点会依次为每个数据项解析表达式。例如：当输入五个name值时，表达式{{ $json.name }}会依次解析为每个名称。
在子节点中，表达式始终解析为第一项数据。例如：当输入五个name值时，表达式{{ $json.name }}始终解析为第一个名称。
节点参数#
- 模型：选择用于生成补全内容的模型。n8n 会从 Cohere API 动态加载可用模型。详见 Cohere 模型文档。
节点选项#
- 采样温度：通过此选项控制采样过程的随机性。较高温度可产生更多样化的采样结果，但会增加幻觉风险。
- 最大重试次数：设置请求的最大重试次数。
模板与示例#
使用 Apify、GPT-4o 和 WhatsApp 实现销售冷呼叫管道自动化
作者：Khairul Muhtadin
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使用 GPT-4 和 Supabase RAG 创建多模态 Telegram 支持机器人
作者：Ezema Kingsley Chibuzo
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基于 Milvus、Cohere 和 OpenAI 为 Google Drive 构建 RAG 文档问答系统
作者：Aitor | 1Node
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相关资源#
有关该服务的更多信息，请参阅 Cohere API 文档。
查看 n8n 的 高级人工智能 文档。