结构化输出解析节点#
使用结构化输出解析器节点根据JSON模式返回字段。
本页面将介绍结构化输出解析器节点的参数设置，并提供更多相关资源的链接。
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#
- Schema类型: 定义输出结构和验证。您有两种提供schema的选项：
- 从JSON示例生成: 输入一个JSON对象示例来自动生成模式。该节点使用对象属性类型和名称，但会忽略实际值。
- 下方定义: 手动输入JSON模式。查阅指南和示例获取创建有效JSON模式的帮助。
模板和示例#
相关资源#
有关该服务的更多信息，请参考LangChain的输出解析器文档。
查看n8n的高级AI文档。
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。
