LangChain 代码节点#
使用LangChain代码节点导入LangChain。这意味着如果n8n尚未创建您所需功能的节点，您仍然可以使用它。通过配置LangChain代码节点连接器，您可以将其用作普通节点、根节点或子节点。
本页面将介绍节点参数、配置节点的指南以及更多资源的链接。
云端不可用
此节点仅在自托管的n8n上可用。
节点参数#
添加代码#
添加您的自定义代码。选择执行或提供数据模式。您只能使用其中一种模式。
与Code节点不同，LangChain Code节点不支持Python。
- 执行: 像n8n自带的代码节点一样使用LangChain代码节点。该节点从工作流中获取输入数据，处理后将其作为节点输出返回。此模式需要一个主输入和输出。您必须在输入和输出中创建这些连接。
- 提供数据: 使用LangChain代码节点作为子节点，将数据发送到根节点。这里使用了除main以外的其他输出。
默认情况下，您无法在此节点中加载内置或外部模块。自托管用户可启用内置和外部模块。
输入#
选择输入类型。
主输入是所有n8n工作流中常见的标准连接器。如果在节点中设置了主输入和输出，则必须执行代码。
输出#
选择输出类型。
主要输出是所有n8n工作流中常见的标准连接器。如果您在节点中设置了主输入和输出，则必须执行代码。
节点输入输出配置#
通过配置LangChain代码节点的连接器（输入和输出），您可以将其用作应用节点、根节点或子节点。
| 节点类型 | 输入 | 输出 | 代码模式 |
|---|---|---|---|
| 应用节点。类似于代码节点。 | 主 | 主 | 执行 |
| 根节点 | 主节点；至少包含另一种类型 | 主节点 | 执行 |
| 子节点 | - | 除主节点外的其他类型。必须与您想要连接的输入类型匹配。 | 提供数据 |
| 包含子节点的子节点 | 非主类型 | 非主类型。必须与您想要连接的输入类型匹配。 | 提供数据 |
内置方法#
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。
| 方法 | 描述 |
|---|---|
this.addInputData(inputName, data) |
Populate the data of a specified non-main input. Useful for mocking data.
|
this.addOutputData(outputName, data) |
Populate the data of a specified non-main output. Useful for mocking data.
|
this.getInputConnectionData(inputName, itemIndex, inputIndex?) |
Get data from a specified non-main input.
|
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. |
模板和示例#
相关资源#
查看n8n的高级AI文档。
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。
