HTTP Request Tool 노드#
HTTP Request 도구는 HTTP Request 노드와 같은 방식으로 작동하지만, 웹사이트나 API에서 정보를 수집하기 위한 도구로 AI agent와 함께 사용하기 위해 설계되었습니다.
이 페이지에서는 HTTP Request 노드가 지원하는 작업 목록과 더 많은 자원에 대한 링크를 찾을 수 있습니다.
Credentials
인증 설정에 대한 지침은 HTTP Request credentials를 참조하세요.
하위 노드에서의 매개변수 해석
하위 노드는 표현식을 사용하여 여러 항목을 처리할 때 다른 노드와 다르게 동작합니다.
대부분의 노드는(루트 노드 포함) 여러 개의 항목을 입력으로 받아 각 항목을 개별적으로 처리한 후 결과를 출력합니다.
이 과정에서 표현식을 사용하면 입력 항목을 참조할 수 있으며, 노드는 각 항목에 대해 표현식을 순차적으로 해석합니다.
예를 들어, name 값이 5개 있는 경우, {{ $json.name }} 표현식은 각각의 이름으로 순차적으로 해석됩니다.
하지만 하위 노드에서는 표현식이 항상 첫 번째 항목으로 해석됩니다.
즉, name 값이 5개 있어도 {{ $json.name }} 표현식은 항상 첫 번째 name 값으로 해석됩니다.
템플릿 및 예시#
관련 자원#
LangChain의 도구(tools) 문서를 참고하여 LangChain에서 도구를 사용하는 방법에 대한 자세한 정보를 확인하세요.
n8n의 고급 AI(Advanced AI) 문서를 확인하세요.
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.