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Google Gemini 嵌入节点#

使用 Google Gemini 嵌入节点为给定文本生成嵌入向量

本页将介绍 Google Gemini 嵌入节点的参数配置,并提供更多资源链接。

凭证

您可以在此处找到该节点的认证信息。

/// 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。 ///

节点参数#

  • 模型:选择用于生成嵌入向量的模型。

更多可用模型信息请参阅 Google Gemini 模型文档

模板和示例#

RAG Chatbot for Company Documents using Google Drive and Gemini

by Mihai Farcas

View template details
🤖 AI Powered RAG Chatbot for Your Docs + Google Drive + Gemini + Qdrant

by Joseph LePage

View template details
API Schema Extractor

by Polina Medvedieva

View template details
Browse Embeddings Google Gemini integration templates, or search all templates

相关资源#

更多关于该服务的详细信息,请参考 Langchain 的 Google 生成式 AI 嵌入文档

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.