LangChain 代码节点方法#

n8n提供了这些方法，以便更轻松地在LangChain代码节点中执行常见任务。

仅限LangChain代码节点

这些变量用于LangChain代码节点中的表达式。您不能在其他节点中使用它们。

方法	描述
`this.addInputData(inputName, data)`	Populate the data of a specified non-main input. Useful for mocking data. `inputName` 是输入连接类型，必须是以下之一：`ai_agent`, `ai_chain`, `ai_document`, `ai_embedding`, `ai_languageModel`, `ai_memory`, `ai_outputParser`, `ai_retriever`, `ai_textSplitter`, `ai_tool`, `ai_vectorRetriever`, `ai_vectorStore` `data` 包含您想要添加的数据。有关n8n预期的数据结构信息，请参阅数据结构。
`this.addOutputData(outputName, data)`	Populate the data of a specified non-main output. Useful for mocking data. `outputName` 是输入连接类型，必须是以下之一：`ai_agent`, `ai_chain`, `ai_document`, `ai_embedding`, `ai_languageModel`, `ai_memory`, `ai_outputParser`, `ai_retriever`, `ai_textSplitter`, `ai_tool`, `ai_vectorRetriever`, `ai_vectorStore` `data` 包含您想要添加的数据。有关n8n预期的数据结构信息，请参阅Data structure。
`this.getInputConnectionData(inputName, itemIndex, inputIndex?)`	Get data from a specified non-main input. `inputName` 是输入连接类型，必须是以下之一：`ai_agent`, `ai_chain`, `ai_document`, `ai_embedding`, `ai_languageModel`, `ai_memory`, `ai_outputParser`, `ai_retriever`, `ai_textSplitter`, `ai_tool`, `ai_vectorRetriever`, `ai_vectorStore` `itemIndex` 应始终为 `0`（此参数将在即将推出的功能中使用）如果有多个节点连接到指定的输入，请使用 `inputIndex`。
`this.getInputData(inputIndex?, inputName?)`	Get data from the main input.
`this.getNode()`	Get the current node.
`this.getNodeOutputs()`	Get the outputs of the current node.
`this.getExecutionCancelSignal()`	Use this to stop the execution of a function when the workflow stops. In most cases n8n handles this, but you may need to use it if building your own chains or agents. It replaces the Cancelling a running LLMChain code that you'd use if building a LangChain application normally.