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Cohere Model 节点#

使用 Cohere Model 节点可以调用 Cohere 的 AI 模型。

本页将介绍 Cohere Model 节点的参数配置，并提供更多资源链接。

该节点不支持工具调用，因此无法与 AI Agent 节点配合使用。建议将其连接至 Basic LLM Chain 节点。

凭据配置

该节点的认证信息请参考此处。

/// 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。 ///

节点选项#

  • 最大令牌数：设置生成内容的最大令牌数量，用于控制输出长度。
  • 采样温度：控制采样过程的随机性。较高的温度值会产生更多样化的输出，但也会增加产生幻觉内容的风险。

模板与示例#

Browse Cohere 模型 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 Cohere 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.