Ollama 聊天模型节点#
Ollama 聊天模型节点支持您将本地 Llama 2 模型与对话型智能体结合使用。
凭证配置
该节点的身份验证信息请参阅此文档。
子节点参数解析
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）会接收任意数量的数据项作为输入，经处理后输出结果。您可通过表达式引用输入数据项，节点会依次解析每个数据项对应的表达式。例如：当输入包含五个
name值时，表达式{{ $json.name }}将依次解析每个名称 - 在子节点中，表达式始终仅解析首项数据。例如：当输入包含五个
name值时，表达式{{ $json.name }}将始终解析第一个名称
节点参数#
- 模型：选择用于生成补全内容的模型。可选值包括：
- Llama2
- Llama2 13B
- Llama2 70B
- Llama2 无审查版
有关可用模型的详细信息，请参阅 Ollama 模型库文档。
节点选项#
- 采样温度：通过此选项控制采样过程的随机性。较高温度值可产生更多样化的采样结果，但会增加幻觉风险
- Top K：设置模型生成下一词元时考虑的候选词元数量
- Top P：设定补全内容应使用的概率阈值。较低数值将忽略概率较低的选项
模板与示例#
使用 n8n 和 Ollama 实现本地大语言模型对话
作者：Mihai Farcas
查看模板详情
🔐🦙 🤖 私有化本地部署的 Ollama 自托管AI助手
作者：Joseph LePage
查看模板详情
使用AI自动分类Outlook邮件
作者：Wayne Simpson
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相关资源#
有关该服务的更多信息，请参阅 LangChain 的 Ollama 聊天模型文档。
查看 n8n 的 高级AI功能 文档。
常见问题#
常见问题及建议解决方案请参阅 常见问题指南。
自托管AI入门套件#
初次接触AI并使用自托管n8n？尝试 n8n 的 自托管AI入门套件，通过 Ollama、Qdrant 和 PostgreSQL 快速构建概念验证或演示环境。