默认数据加载器节点#
使用默认数据加载器节点可以加载二进制数据文件或 JSON 数据，用于向量存储或摘要生成。
本页将介绍默认数据加载器节点支持的参数列表，并提供更多资源的链接。
/// 注意 | 子节点中的参数解析 子节点在使用表达式处理多个项目时的行为与其他节点不同。
大多数节点（包括根节点）会接收任意数量的输入项，处理这些项目，然后输出结果。您可以使用表达式来引用输入项，节点会依次为每个项目解析表达式。例如，给定五个 name 值作为输入，表达式 {{ $json.name }} 会依次解析为每个名称。
而在子节点中，表达式总是解析为第一个项目。例如，给定五个 name 值作为输入，表达式 {{ $json.name }} 总是解析为第一个名称。
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节点参数#
- 数据类型: 选择 Binary（二进制）或 JSON。
- 数据格式: 当数据类型设置为 Binary 时显示。为二进制数据选择文件 MIME 类型。如果希望 n8n 自动设置数据格式，请选择 Automatically Detect by MIME Type（按 MIME 类型自动检测）。如果设置了特定数据格式而传入文件的 MIME 类型不匹配，节点会报错。如果使用 Automatically Detect by MIME Type，当无法将文件 MIME 类型匹配到支持的数据格式时，节点会回退到文本格式。
- 模式: 可选择：
- Load All Input Data（加载所有输入数据）: 使用节点的所有输入数据。
- Load Specific Data（加载特定数据）: 使用表达式定义要加载的数据。您可以添加文本和表达式，这意味着可以从文本和表达式的混合中创建自定义文档。
节点选项#
- 元数据: 设置应随文档一起存储在向量存储中的元数据。在使用向量存储节点检索数据时，这些元数据将与元数据过滤器选项匹配。
模板和示例#
相关资源#
请参考 LangChain 关于文档加载器的文档 获取有关该服务的更多信息。
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.