n8n의 LangChain 개념#
이 페이지에서는 LangChain 개념과 기능이 n8n 노드에 매핑되는 방식을 설명합니다.
이 페이지에는 n8n의 LangChain 중심 노드 목록이 포함되어 있습니다. LangChain과 상호 작용하는 워크플로우에서 모든 n8n 노드를 사용하여 LangChain을 다른 서비스에 연결할 수 있습니다. LangChain 기능은 n8n의 클러스터 노드를 사용합니다.
n8n은 LangChain JS를 구현합니다
이 기능은 n8n의 LangChain의 JavaScript 프레임워크 구현입니다.
트리거 노드#
클러스터 노드#
Cluster nodes are node groups that work together to provide functionality in an n8n workflow. Instead of using a single node, you use a root node and one or more sub-nodes that extend the functionality of the node.
루트 노드#
각 클러스터는 하나의 루트 노드로 시작합니다.
체인#
체인은 단일 LLM만으로는 제공할 수 없는 기능을 지원하기 위해 함께 연결된 일련의 LLM 및 관련 도구입니다.
사용 가능한 노드:
LangChain의 체인에 대해 자세히 알아보세요.
에이전트#
에이전트는 도구 모음에 액세스할 수 있으며 사용자 입력에 따라 사용할 도구를 결정합니다. 에이전트는 여러 도구를 사용할 수 있으며 한 도구의 출력을 다음 도구의 입력으로 사용할 수 있습니다. 출처
사용 가능한 노드:
LangChain의 에이전트에 대해 자세히 알아보세요.
벡터 저장소#
벡터 저장소는 임베디드 데이터를 저장하고 벡터 검색을 수행합니다.
LangChain의 벡터 저장소에 대해 자세히 알아보세요.
기타#
유틸리티 노드.
LangChain 코드: LangChain을 가져옵니다. 즉, n8n이 노드를 만들지 않은 필요한 기능이 있는 경우에도 사용할 수 있습니다.
하위 노드#
각 루트 노드에는 하나 이상의 하위 노드가 연결될 수 있습니다.
문서 로더#
문서 로더는 데이터를 문서로 체인에 추가합니다. 데이터 소스는 파일 또는 웹 서비스일 수 있습니다.
사용 가능한 노드:
LangChain의 문서 로더에 대해 자세히 알아보세요.
언어 모델#
LLM(대규모 언어 모델)은 데이터 세트를 분석하는 프로그램입니다. AI 작업의 핵심 요소입니다.
사용 가능한 노드:
- Anthropic 채팅 모델
- AWS Bedrock 채팅 모델
- Cohere 모델
- Hugging Face 추론 모델
- Mistral 클라우드 채팅 모델
- Ollama 채팅 모델
- Ollama 모델
- OpenAI 채팅 모델
LangChain의 언어 모델에 대해 자세히 알아보세요.
메모리#
메모리는 일련의 쿼리에서 이전 쿼리에 대한 정보를 유지합니다. 예를 들어 사용자가 채팅 모델과 상호 작용할 때 애플리케이션이 사용자가 입력한 가장 최근 쿼리뿐만 아니라 전체 대화를 기억하고 호출할 수 있으면 유용합니다.
사용 가능한 노드:
LangChain의 메모리에 대해 자세히 알아보세요.
출력 파서#
출력 파서는 LLM에서 생성된 텍스트를 가져와 필요한 구조와 일치하도록 형식을 지정합니다.
사용 가능한 노드:
LangChain의 출력 파서에 대해 자세히 알아보세요.
리트리버#
텍스트 분할기#
텍스트 분할기는 데이터(문서)를 분해하여 LLM이 정보를 더 쉽게 처리하고 정확한 결과를 반환하도록 합니다.
사용 가능한 노드:
n8n의 텍스트 분할기 노드는 LangChain의 text_splitter API의 일부를 구현합니다.
도구#
유틸리티 도구.
임베딩#
사용 가능한 노드:
- 임베딩 AWS Bedrock
- 임베딩 Cohere
- 임베딩 Google PaLM
- 임베딩 Hugging Face 추론
- 임베딩 Mistral 클라우드
- 임베딩 Ollama
- 임베딩 OpenAI
LangChain의 텍스트 임베딩에 대해 자세히 알아보세요.