Google Vertex 对话模型节点#
通过 Google Vertex 对话模型节点，可将 Google Vertex AI 对话模型与对话式智能体结合使用。
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
在使用表达式处理多项数据时，子节点的行为模式与其他节点不同。
大多数节点（包括根节点）会接收任意数量的数据项作为输入，经处理后输出结果。您可以使用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 }}将依次解析每个名称。
而在子节点中，表达式始终仅解析第一项数据。例如，当输入五个name值时，表达式{{ $json.name }}将始终只解析第一个名称。
节点参数#
- 项目ID：从 Google Cloud 账户中选择要使用的项目ID。n8n 会动态加载 Google Cloud 账户中的项目，也支持手动输入
- 模型名称：选择用于生成补全内容的模型名称，例如
gemini-1.5-flash-001、gemini-1.5-pro-001等。可用模型列表请参阅 Google 模型文档
节点选项#
- 最大令牌数：设置最大令牌使用量以控制补全内容长度
- 采样温度：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
- 思考预算：控制思考模型的推理令牌数。设置为
0可禁用自动思考，设置为-1启用动态思考，留空则为自动模式 - Top K：设置模型生成下一个令牌时考虑的候选令牌数量
- Top P：设定补全内容应使用的概率阈值。较低值会忽略概率较低的选项
- 安全设置：Gemini 支持可调节的安全设置。有关可用过滤器与级别的信息，请参阅 Google 的 Gemini API 安全设置文档
模板与示例#
使用 Vertex AI (Gemini) 从 PDF 和图像提取文本至 CSV
作者：Keith Rumjahn
基于 Supabase、Google 表格和 Gmail 的自动化休眠用户再激活系统
作者：iamvaar
使用 Gemini 和 GPT 从笔记和语音创建结构化 Notion 工作区
作者：Alex Huy
浏览 Google Vertex 对话模型集成模板，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 Google Vertex AI 文档。
查看 n8n 的高级 AI 文档。