LangChain Code 노드#

LangChain을 가져오기 위해 LangChain Code 노드를 사용하세요. 이는 n8n에서 노드를 생성하지 않은 기능이 필요할 경우에도 사용할 수 있음을 의미합니다. LangChain Code 노드 커넥터를 구성함으로써 일반 노드, 루트 노드 또는 서브 노드로 사용할 수 있습니다.

이 페이지에서는 노드 매개변수, 노드 구성에 대한 가이드라인, 그리고 추가 리소스에 대한 링크를 찾을 수 있습니다.

Cloud에서 사용할 수 없음

이 노드는 자가 호스팅된 n8n에서만 사용 가능합니다.

노드 매개변수#

코드 추가#

사용자 정의 코드를 추가하세요. Execute 또는 Supply Data 모드 중 하나를 선택하십시오. 두 모드 중 하나만 사용할 수 있습니다.

Code 노드와 달리 LangChain Code 노드는 Python을 지원하지 않습니다.

Execute: n8n의 자체 Code 노드처럼 LangChain Code 노드를 사용하세요. 이는 워크플로의 입력 데이터를 받아 처리한 후 노드 출력으로 반환합니다. 이 모드는 주요 입력과 출력을 요구합니다. Inputs 및 Outputs에서 이러한 연결을 생성해야 합니다.
Supply Data: LangChain Code 노드를 서브 노드로 사용하여 루트 노드에 데이터를 보냅니다. 이는 주요 출력이 아닌 다른 출력을 사용합니다.

기본적으로 이 노드에서는 내장 모듈이나 외부 모듈을 로드할 수 없습니다. 자가 호스팅된 사용자들은 내장 및 외부 모듈 활성화하기 를 할 수 있습니다.

입력#

입력 유형을 선택하세요.

주 입력은 모든 n8n 워크플로에서 발견되는 일반 커넥터입니다. 노드에 주요 입력과 출력이 설정되어 있다면, Execute 코드가 필요합니다.

출력#

출력 유형을 선택하세요.

주 출력은 모든 n8n 워크플로에서 발견되는 일반 커넥터입니다. 노드에 주요 입력과 출력이 설정되어 있다면, Execute 코드가 필요합니다.

노드 입력 및 출력 구성#

LangChain Code 노드 커넥터(입력 및 출력)를 구성함으로써 앱 노드, 루트 노드 또는 서브 노드로 사용할 수 있습니다.

노드 유형	입력	출력	코드 모드
앱 노드. Code 노드와 유사합니다.	주	주	Execute
루트 노드	주; 다른 유형 중 적어도 하나	주	Execute
서브 노드	-	주가 아닌 유형. 연결하려는 입력 유형과 일치해야 합니다.	Supply Data
서브 노드가 포함된 서브 노드	주가 아닌 유형	주가 아닌 유형. 연결하려는 입력 유형과 일치해야 합니다.	Supply Data

내장 메소드#

n8n은 LangChain Code 노드에서 일반적인 작업을 수행하는 것을 더 쉽게 하기 위해 이러한 메소드를 제공합니다.

메서드	설명
`this.addInputData(inputName, data)`	지정된 보조 입력의 데이터를 추가합니다. 모의(mock) 데이터를 설정할 때 유용합니다. `inputName`은 입력 연결 유형이며, 다음 중 하나여야 합니다: `ai_agent`, `ai_chain`, `ai_document`, `ai_embedding`, `ai_languageModel`, `ai_memory`, `ai_outputParser`, `ai_retriever`, `ai_textSplitter`, `ai_tool`, `ai_vectorRetriever`, `ai_vectorStore` `data`는 추가할 데이터입니다. n8n이 기대하는 데이터 구조에 대한 자세한 내용은 데이터 구조 문서를 참고하세요.
`this.addOutputData(outputName, data)`	지정된 보조 출력의 데이터를 추가합니다. 모의(mock) 데이터를 설정할 때 유용합니다. `outputName`은 출력 연결 유형이며, 다음 중 하나여야 합니다: `ai_agent`, `ai_chain`, `ai_document`, `ai_embedding`, `ai_languageModel`, `ai_memory`, `ai_outputParser`, `ai_retriever`, `ai_textSplitter`, `ai_tool`, `ai_vectorRetriever`, `ai_vectorStore` `data`는 추가할 데이터입니다. n8n이 기대하는 데이터 구조에 대한 자세한 내용은 데이터 구조 문서를 참고하세요.
`this.getInputConnectionData(inputName, itemIndex, inputIndex?)`	지정된 보조 입력에서 데이터를 가져옵니다. `inputName`은 입력 연결 유형이며, 다음 중 하나여야 합니다: `ai_agent`, `ai_chain`, `ai_document`, `ai_embedding`, `ai_languageModel`, `ai_memory`, `ai_outputParser`, `ai_retriever`, `ai_textSplitter`, `ai_tool`, `ai_vectorRetriever`, `ai_vectorStore` `itemIndex`는 항상 `0`으로 설정해야 합니다(향후 기능에서 사용 예정). 특정 입력에 여러 노드가 연결된 경우 `inputIndex`를 사용하여 원하는 입력을 지정할 수 있습니다.
`this.getInputData(inputIndex?, inputName?)`	기본 입력에서 데이터를 가져옵니다.
`this.getNode()`	현재 노드를 가져옵니다.
`this.getNodeOutputs()`	현재 노드의 출력을 가져옵니다.
`this.getExecutionCancelSignal()`	워크플로가 중지될 때 실행 중인 함수를 중단하는 데 사용됩니다. 대부분의 경우 n8n이 자동으로 처리하지만, 직접 체인(chains)이나 에이전트(agents)를 구축할 경우 필요할 수 있습니다. 이는 LangChain 애플리케이션을 구축할 때 사용하는 실행 중인 LLMChain 취소 코드의 대체 기능입니다.

템플릿 및 예제#

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.

n8n 공식 기술 문서 한글판 by 인포그랩