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OpenAI 函数智能体节点#

使用OpenAI Functions Agent节点来调用OpenAI函数模型。这些模型能够检测何时应该调用函数，并返回应传递给该函数的输入参数。

有关AI智能体节点本身的更多信息，请参阅AI Agent。

你可以将此智能体与Chat Trigger节点配合使用。附加一个记忆子节点，以便用户可以通过多个查询进行持续对话。记忆不会在不同会话之间保留。

需要OpenAI聊天模型

你必须使用OpenAI Chat Model与该智能体配合。

节点参数#

使用以下参数配置OpenAI Functions智能体。

提示#

选择您希望节点如何构建提示（也称为用户的查询或聊天输入）。

请选择：

  • 自动从上一个节点获取: 如果选择此选项，该节点会期望从名为chatInput的上一个节点获取输入。
  • 下方定义：如果选择此选项，请在提示（用户消息）字段中提供静态文本或动态内容表达式作为提示语。

要求特定输出格式#

该参数控制是否要求节点使用特定的输出格式。开启后，n8n会提示您将其中一个输出解析器连接到节点：

节点选项#

通过这些选项优化OpenAI Functions智能体节点的行为：

系统消息#

如果您希望在对话开始前向智能体发送消息，请输入您想要发送的消息。

使用此选项来引导智能体的决策过程。

最大迭代次数#

输入模型应运行的次数，以尝试从用户提示中生成一个好的答案。

默认为 10。

返回中间步骤#

选择是否在最终输出中包含智能体采取的中间步骤（开启）或不包含（关闭）。

这对于根据智能体采取的步骤进一步优化其行为可能很有帮助。

模板和示例#

请参考主AI智能体节点的Templates and examples部分。

常见问题#

关于常见问题或疑问及建议解决方案，请参阅常见问题。

AI术语表#

  • completion: 补全（completion）是指由GPT等模型生成的响应内容。
  • 幻觉: AI中的幻觉是指大型语言模型(LLM)错误地感知到不存在的模式或对象。
  • 向量数据库: 向量数据库存储信息的数学表示。与嵌入和检索器配合使用，可创建AI在回答问题时能够访问的数据库。
  • 向量存储: 向量存储（或称向量数据库）用于存储信息的数学表示。结合嵌入模型和检索器使用，可创建供AI在回答问题时访问的数据库。
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