工作流检索节点#
使用工作流检索器节点从n8n工作流中检索数据，以便在检索问答链或其他检索器节点中使用。
本页面将介绍Workflow Retriever节点的参数配置，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#
来源#
告诉n8n要调用哪个工作流。您可以选择：
- 数据库 并输入工作流ID。
- 参数并粘贴完整的工作流JSON。
工作流值#
设置要传递给你调用的工作流的值。
这些值会出现在您调用的工作流中触发器节点的输出数据中。您可以在工作流的表达式中访问这些值。例如，如果您有：
- 工作流值，其名称为
myCustomValue - 一个以执行子工作流触发器节点作为触发器的工作流
访问myCustomValue值的表达式是{{ $('Execute Sub-workflow Trigger').item.json.myCustomValue }}。
模板和示例#
相关资源#
有关该服务的更多信息，请参阅LangChain通用检索器文档。
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。
