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Google PaLM 嵌入节点#

使用Embeddings Google PaLM节点为给定文本生成embeddings

本页面将介绍Embeddings Google PaLM节点的参数配置,并提供更多相关资源的链接。

Credentials

您可以在此节点的此处找到认证信息。

子节点中的参数解析

在使用表达式处理多个项目时,子节点的行为与其他节点不同。

大多数节点(包括根节点)可以接收任意数量的项目作为输入,处理这些项目并输出结果。您可以使用表达式来引用输入项,节点会依次为每个项目解析该表达式。例如,给定五个name值的输入,表达式{{ $json.name }}会依次解析为每个名称。

在子节点中,表达式始终解析为第一项。例如,给定五个name值输入时,表达式{{ $json.name }}总是解析为第一个名称。

节点参数#

  • 模型: 选择用于生成嵌入向量的模型。

n8n 动态从 Google PaLM API 加载模型,您只会看到账户可用的模型。

模板和示例#

Ask questions about a PDF using AI

作者:David Roberts

查看模板详情
Chat with PDF docs using AI (quoting sources)

作者:David Roberts

查看模板详情
RAG Chatbot for Company Documents using Google Drive and Gemini

作者:Mihai Farcas

查看模板详情
浏览嵌入Google PaLM集成模板, or 搜索所有模板

有关该服务的更多信息,请参阅Langchain的Google PaLM嵌入文档

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。
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