기본 LLM 체인 노드#

Basic LLM Chain 노드를 사용하여 모델이 사용할 프롬프트를 설정하고, 응답을 위한 선택적 파서를 설정할 수 있습니다.

이 페이지에서는 Basic LLM Chain 노드의 노드 매개변수와 추가 리소스에 대한 링크를 찾을 수 있습니다.

예제 및 템플릿

시작하는 데 도움이 되는 사용 예제와 템플릿은 n8n의 Basic LLM Chain integrations 페이지를 참조하세요.

노드 매개변수#

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 노드에서 chatInput이라는 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:

채팅 메시지#

채팅 메시지를 사용하여 채팅 모델을 사용하는 경우 메시지를 설정합니다.

n8n은 채팅 모델과 연결하지 않으면 이러한 옵션을 무시합니다. 노드가 사용할 유형 이름 또는 ID를 선택하세요:

AI#

메시지 필드에 예상되는 샘플 응답을 입력합니다. 모델은 메시지에서 같은 방식으로 응답하려고 시도할 것입니다.

시스템#

모델이 수행해야 할 작업을 안내하는 사용자 입력과 함께 포함할 시스템 메시지를 입력합니다.

예를 들어 코드의 톤을 정의하기 위해 다음과 같이 사용할 수 있습니다: 항상 해적처럼 말해주세요.

사용자#

샘플 사용자 입력을 입력합니다. AI 옵션과 함께 사용하면 에이전트의 출력을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 두 가지를 함께 사용하면 모델이 따라야 할 입력 샘플과 예상 응답( AI 메시지)이 제공됩니다.

다음 입력 유형 중 하나를 선택하세요:

텍스트: 샘플 사용자 입력을 텍스트 메시지로 입력합니다.
이미지 (이진): 이전 노드에서 이진 입력을 선택합니다. 이전 노드에서 어떤 이진 필드가 이미지 데이터를 포함하는지 식별하기 위해 이미지 데이터 필드 이름을 입력합니다.
이미지 (URL): 이 옵션을 사용하여 URL에서 이미지를 가져옵니다. 이미지 URL을 입력합니다.

두 가지 이미지 유형 모두 모델이 이미지를 처리하고 텍스트 기반 이해를 생성하는 방식을 제어하기 위해 이미지 세부정보를 선택합니다. 다음 중에서 선택하세요:

자동: 모델은 자동 설정을 사용하여 이미지 입력 크기를 살펴보고 저해상도 또는 고해상도 설정을 사용할지 결정합니다.
저해상도: 모델은 512px x 512px 버전의 저해상도 이미지를 수신하고 65 토큰의 예산으로 이미지를 나타냅니다. 이 옵션을 사용하면 API가 더 빠르게 응답하고 입력 토큰을 적게 사용할 수 있습니다. 고해상도가 필요하지 않은 경우에 사용합니다.
고해상도: 모델은 저해상도 이미지에 접근한 후 입력 이미지 크기를 기준으로 512px 정사각형의 세부 크롭을 생성합니다. 각 세부 크롭은 총 129 토큰(65 토큰 사용)의 예산을 사용합니다. 고해상도가 필요한 경우에 이 옵션을 사용합니다.

템플릿 및 예제#

Browse 기본 LLM 체인 integration templates, or search all templates

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.

일반적인 문제들#

Basic LLM Chain 노드와 관련된 일반적인 오류 및 문제와 이를 해결하거나 해결하는 단계입니다.

프롬프트 지정되지 않음 오류#

이 오류는 프롬프트가 비어 있거나 유효하지 않을 때 발생합니다.

다음 두 가지 시나리오 중 하나에서 이 오류를 볼 수 있습니다:

프롬프트를 아래 정의로 설정했지만 텍스트 필드에 아무것도 입력하지 않은 경우. * 해결하려면 텍스트 필드에 유효한 프롬프트를 입력하세요.
프롬프트를 연결된 채팅 트리거 노드로 설정했지만 수신 데이터에 chatInput이라는 필드가 없는 경우. * 노드는 chatInput 필드를 기대합니다. 이전 노드에 이 필드가 없으면 필드 편집 (설정) 노드를 추가하여 수신 필드 이름을 chatInput으로 편집하세요.

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