เรียนรู้วิธีใช้ node Embeddings HuggingFace Inference ใน n8n ปฏิบัติตามเอกสารทางเทคนิคเพื่อรวม node Embeddings HuggingFace Inference เข้ากับ workflow ของคุณ
ใช้รหัส Embeddings HuggingFace Inference เพื่อสร้างรหัส 1 สำหรับข้อความที่กำหนด
ในหน้านี้ คุณจะพบ parameter node สำหรับการอนุมาน Embeddings HuggingFace และลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
Credentials
อ้างถึง Hugging Face credentials สำหรับข้อมูลการตรวจสอบสิทธิ์สำหรับ node นี้
ความละเอียด parameter ใน sub-node (Parameter resolution in sub-nodes)
sub-node มีพฤติกรรมแตกต่างไปจาก node อื่นๆ เมื่อประมวลผลหลายรายการโดยใช้ expression
node ส่วนใหญ่ รวมถึง node รูท รับไอเท็มจำนวนเท่าใดก็ได้เป็น input ประมวลผลไอเท็มเหล่านี้ และ output ผลลัพธ์ คุณสามารถใช้ expression เพื่ออ้างถึงรายการ input และ node จะแก้ไข expression สำหรับแต่ละรายการตามลำดับ เช่น ให้ input เป็น 5 name ค่านิยม, การแสดงออก {{ $json.name }} จะแก้ไขชื่อแต่ละชื่อตามลำดับ
ใน sub-node expression จะแก้ไขเป็นรายการแรกเสมอ เช่น ให้ input เป็น 5 name ค่านิยม, การแสดงออก {{ $json.name }} แก้เป็นชื่อเสมอ
parameter node
- Model : เลือกโมเดลที่จะใช้สร้างการฝัง
อ้างถึง เอกสารประกอบโมเดล Hugging Face สำหรับรุ่นที่มีจำหน่าย
ตัวเลือก node
- Custom Inference Endpoint : ป้อน URL ของโมเดลที่ใช้งานของคุณ ซึ่งโฮสต์โดย HuggingFace หากคุณตั้งค่านี้ n8n จะไม่สนใจ Model Name.
อ้างถึง คู่มือการอนุมานของ HuggingFace สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม
เทมเพลตและตัวอย่าง
เรียกดูเทมเพลตการรวมเอกสารประกอบ node การอนุมานการฝัง HuggingFace หรือ ค้นหาเทมเพลตทั้งหมด
ทรัพยากรที่เกี่ยวข้อง
อ้างถึง เอกสารการฝัง HuggingFace Inference ของ Langchain สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการ
ดูของ n8n AI ขั้นสูง เอกสารประกอบ
หมายเหตุ
-
การฝังคือการแสดงตัวเลขของข้อมูลโดยใช้เวกเตอร์ AI ใช้เพื่อตีความข้อมูลและความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนโดยการแมปค่าข้ามมิติต่างๆ ฐานข้อมูลเวกเตอร์หรือร้านค้าเวกเตอร์เป็นฐานข้อมูลที่ออกแบบมาเพื่อจัดเก็บและเข้าถึงการฝัง ↩

