基础 LLM 链节点#
使用基础 LLM 链节点可以设置模型使用的提示词(prompt)，并可选地设置响应解析器。
本页将介绍基础 LLM 链节点的参数配置，并提供更多资源链接。
示例与模板
如需查看使用示例和入门模板，请参考 n8n 的基础 LLM 链集成页面。
节点参数#
提示词(Prompt)#
选择节点如何构建提示词（也称为用户的查询或聊天输入）。
可选方式：
- 自动从上一节点获取：选择此选项时，节点会从名为
chatInput的上一节点获取输入。 - 自定义定义：选择此选项时，在提示词（用户消息）字段中提供静态文本或动态表达式作为提示内容。
要求特定输出格式#
此参数控制节点是否需要特定的输出格式。当启用时，n8n 会提示您连接以下输出解析器之一到该节点：
聊天消息#
当使用聊天模型时，通过聊天消息选项设置消息内容。
如果未连接聊天模型，n8n 将忽略这些选项。选择节点需要使用的类型名称或ID：
AI#
在消息字段中输入期望的响应示例。模型将尝试在其消息中以相同方式回应。
系统#
在消息字段中输入系统提示，与用户输入一起发送以指导模型行为。
此选项可用于定义语气等，例如：始终以海盗的口吻回应。
用户#
输入一个示例用户输入。与 AI 选项配合使用可以帮助改进代理的输出效果。同时使用两者可以为模型提供一个输入样本和预期响应（AI 消息）的范例。
选择以下输入类型之一：
- 文本：以文本消息形式输入示例用户输入。
- 图像（二进制）：从上一个节点选择二进制输入。输入图像数据字段名称来标识上一个节点中哪个二进制字段包含图像数据。
- 图像（URL）：使用此选项从 URL 获取图像。输入图像 URL。
对于两种图像类型，选择图像细节来控制模型如何处理图像并生成其文本理解。可选：
- 自动：模型使用自动设置，根据图像输入大小决定使用低分辨率还是高分辨率设置。
- 低分辨率：模型接收 512px × 512px 的低分辨率版本图像，并使用 65 个 token 的预算表示图像。这使 API 能更快返回响应并消耗更少的输入 token。适用于不需要高细节的用例。
- 高分辨率：模型可以访问低分辨率图像，然后根据输入图像大小创建 512px 方块的详细裁剪。每个详细裁剪使用双倍 token 预算（65 个 token），总计 129 个 token。适用于需要高细节的用例。
模板和示例#
相关资源#
参考 LangChain 关于基础 LLM 链的文档 获取更多关于该服务的信息。
查看 n8n 的高级 AI 文档。
AI glossary#
- completion: Completions are the responses generated by a model like GPT.
- hallucinations: Hallucination in AI is when an LLM (large language model) mistakenly perceives patterns or objects that don't exist.
- vector database: A vector database stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.
- vector store: A vector store, or vector database, stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.
常见问题#
以下是 Basic LLM Chain 节点的常见错误和问题，以及解决或排查步骤。
未指定提示错误#
当提示(Prompt)为空或无效时，会显示此错误。
您可能会在以下两种情况下遇到此错误：
- 当您将提示(Prompt)设置为下方定义(Define below)，但未在文本(Text)字段中输入任何内容时。
- 解决方法：在文本(Text)字段中输入有效的提示内容。
- 当您将提示(Prompt)设置为连接的聊天触发节点(Connected Chat Trigger Node)，但传入数据中没有名为
chatInput的字段时。- 该节点需要
chatInput字段。如果前一个节点没有此字段，请添加一个编辑字段(设置)节点，将传入的字段名称编辑为chatInput。
- 该节点需要