Workflow Retriever 节点#
使用 Workflow Retriever 节点可以从 n8n 工作流中检索数据，用于 Retrieval QA Chain 或其他 Retriever 节点。
本页将介绍 Workflow Retriever 节点的参数配置，并提供更多资源链接。
/// 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。
///
节点参数#
数据源#
指定 n8n 要调用的工作流。您可以选择：
- 数据库 并输入工作流 ID
- 参数 并粘贴完整的 工作流 JSON
工作流值#
设置要传递给被调用工作流的值。
这些值会出现在被调用工作流的触发器节点输出数据中。您可以在工作流的表达式中访问这些值。例如，如果您有以下配置：
- 工作流值中的名称为
myCustomValue - 被调用工作流使用 Execute Sub-workflow Trigger 节点作为触发器
访问 myCustomValue 值的表达式为 {{ $('Execute Sub-workflow Trigger').item.json.myCustomValue }}。
模板与示例#
相关资源#
更多关于该服务的详细信息，请参考 LangChain 通用检索器文档。
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.