DeepSeek Chat Model 节点#
使用 DeepSeek Chat Model 节点可以通过对话式智能体调用 DeepSeek 的聊天模型。
本页将介绍 DeepSeek Chat Model 节点的参数配置，并提供相关资源链接。
凭证
您可以在此处查看该节点的认证信息。
/// 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。
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节点参数#
模型#
选择用于生成补全内容的模型。
n8n 会动态加载 DeepSeek 提供的模型，您只能看到账户可用的模型。
节点选项#
通过这些选项可以进一步调整节点的行为。
基础 URL#
在此输入 URL 可覆盖 API 的默认地址。
频率惩罚#
此选项用于控制模型重复内容的概率。数值越高，模型重复自身的可能性越低。
最大令牌数#
设置使用的最大令牌数，这将决定补全内容的长度。
响应格式#
选择 文本 或 JSON 格式。选择 JSON 可确保模型返回有效的 JSON 数据。
存在惩罚#
此选项用于控制模型讨论新话题的概率。数值越高，模型引入新话题的可能性越大。
采样温度#
此选项用于控制采样过程的随机性。较高的温度值会产生更多样化的采样结果，但也会增加产生幻觉内容的风险。
超时时间#
输入请求的最大超时时间（毫秒）。
最大重试次数#
输入请求的最大重试次数。
Top P 采样#
此选项用于设置补全内容应使用的概率阈值。使用较低的值可以忽略概率较低的选项。
模板与示例#
相关资源#
由于 DeepSeek 与 OpenAI API 兼容，您可以参考 LangChain 的 OpenAI 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.