OpenAI Functions Agent 노드#
OpenAI Functions Agent 노드를 사용하여 OpenAI functions 모델를 활용하세요. 이러한 모델은 함수가 호출되어야 할 때를 감지하고 함수에 전달할 입력을 응답합니다.
AI Agent 노드에 대한 자세한 내용은 AI Agent를 참조하세요.
이 에이전트는 Chat Trigger 노드와 함께 사용할 수 있습니다.
메모리 서브 노드를 연결하면 사용자가 여러 개의 질의를 포함한 지속적인 대화를 나눌 수 있습니다.
단, 메모리는 세션 간에 유지되지 않습니다.
OpenAI 채팅 모델 필요
이 에이전트와 함께 OpenAI Chat Model을 사용해야 합니다.
노드 매개변수#
다음 매개변수를 사용하여 OpenAI Functions Agent를 구성합니다.
프롬프트#
노드가 프롬프트(사용자의 질의 또는 채팅 입력)를 구성하는 방식을 선택하세요.
다음 옵션 중에서 선택할 수 있습니다:
- 이전 노드에서 자동으로 가져오기(Take from previous node automatically):
이 옵션을 선택하면 노드는 이전 노드에서chatInput이라는 입력을 기대합니다. - 직접 정의(Define below):
이 옵션을 선택하면 텍스트(Text) 필드에 사용할 프롬프트를 입력할 수 있습니다.
동적 콘텐츠를 위해 표현식(Expressions)을 사용할 수도 있습니다.
특정 출력 형식 요구#
이 매개변수는 노드가 특정 출력 형식을 요구할지 여부를 제어합니다.
이 기능을 활성화하면 n8n에서 다음 출력 파서 중 하나를 노드에 연결하도록 요청합니다:
- 자동 수정 출력 파서(Auto-fixing Output Parser)
- 항목 목록 출력 파서(Item List Output Parser)
- 구조화된 출력 파서(Structured Output Parser)
노드 옵션#
다음 옵션을 사용하여 OpenAI Functions Agent 노드의 동작을 조정합니다:
시스템 메시지#
대화가 시작되기 전에 에이전트에게 메시지를 보내고 싶다면, 원하는 메시지를 입력하세요.
이 옵션을 사용하면 에이전트의 의사 결정 과정을 유도할 수 있습니다.
최대 반복 횟수#
모델이 사용자 프롬프트에 대한 적절한 응답을 생성하기 위해 실행할 횟수를 입력하세요.
기본값은 10입니다.
중간 단계 반환#
최종 출력에 에이전트가 수행한 중간 단계를 포함할지 여부를 선택하세요.
- 활성화(ON): 에이전트가 수행한 중간 단계를 포함하여 출력합니다.
이는 에이전트의 동작을 세밀하게 조정하는 데 유용할 수 있습니다. - 비활성화(OFF): 중간 단계를 포함하지 않고 최종 응답만 출력합니다.
템플릿 및 예제#
주 AI Agent 노드의 템플릿 및 예제 섹션을 참조하세요.
일반적인 문제#
일반적인 질문이나 문제 및 제안된 해결책은 일반적인 문제를 참조하세요.
AI 용어집 (AI Glossary)#
- 완성(Completion): GPT와 같은 모델이 생성하는 응답을 의미합니다.
- 환각(Hallucinations): AI에서 "환각"이란 LLM(대규모 언어 모델)이 실제로 존재하지 않는 패턴이나 개체를 잘못 인식하는 현상을 의미합니다.
- 벡터 데이터베이스(Vector Database): 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 데이터베이스입니다.
임베딩(Embeddings) 및 검색기(Retrievers)와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 접근할 수 있는 데이터베이스를 구성할 수 있습니다. - 벡터 저장소(Vector Store): 벡터 데이터베이스와 동일한 개념으로, 정보를 수학적으로 표현한 벡터 데이터를 저장하는 시스템입니다.
임베딩 및 검색기와 함께 사용하여 AI가 질문에 답할 때 참조할 수 있는 데이터베이스를 구축할 수 있습니다.