การใช้งาน Databricks Chat Model

เรียนรู้วิธีใช้ node Databricks Chat Model ใน n8n ปฏิบัติตามเอกสารทางเทคนิคเพื่อรวม node Databricks Chat Model เข้ากับ workflow ของคุณ

ใช้ node Databricks Chat Model เพื่อรันเอเจนต์ AI และเชนบนโมเดลที่ให้บริการโดยพื้นที่ทำงาน Databricks ของคุณ node สอบถาม บริการโมเดล Unity AI Gateway ดังนั้นจึงใช้งานได้กับโมเดลพื้นฐานที่โฮสต์โดย Databricks และกับผู้ให้บริการภายนอกที่คุณกำหนดเส้นทางผ่านเกตเวย์

ในหน้านี้ คุณจะพบข้อกำหนดเบื้องต้น ขั้นตอนการตั้งค่า parameter node และข้อจำกัดที่ทราบสำหรับ node Databricks Chat Model

Credentials

อ้างถึง Databricks credentials สำหรับคำแนะนำในการตั้งค่าการรับรองความถูกต้อง

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

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• พื้นที่ทำงาน Databricks ที่เปิดใช้งาน Unity AI Gateway
• A credentials Databricks OAuth2 ใน n8n โดยใช้บริการหลักหรือการเข้าสู่ระบบของผู้ใช้ node ไม่รองรับ token การเข้าถึงส่วนบุคคล
• ข้อมูลระบุตัวตนที่ข้อมูลประจำตัวรับรองความถูกต้องตามความต้องการ USE CATALOG และ USE SCHEMA บนแค็ตตาล็อกและสคีมาที่ให้บริการโมเดล และ EXECUTE ในการบริการโมเดล ทุน Databricks EXECUTE บน system.ai สร้างโมเดลบริการให้กับผู้ใช้พื้นที่ทำงานทั้งหมดตามค่าเริ่มต้น

ตั้งค่า node

1. เพิ่มอัน AI Agent node (หรือ node รูทอื่นที่นำโมเดลการแชท) มาสู่ workflow ของคุณ
2. เลือก + บน node Chat Model ขั้วต่อ จากนั้นเลือก Databricks Chat Model.
3. ภายใต้ Credential to connect with เลือกข้อมูลประจำตัว Databricks OAuth2 ที่มีอยู่หรือสร้างขึ้นใหม่ ทำตามขั้นตอนสำหรับประเภทการตรวจสอบสิทธิ์ของคุณด้านล่าง
4. ใน Model ให้เปิดรายการและเลือกบริการรุ่น n8n โหลดบริการโมเดลที่สามารถแชทได้ซึ่ง credentials สามารถเข้าถึงได้ หากต้องการใช้บริการที่ไม่อยู่ในรายการ ให้เปลี่ยนไปใช้ ID และป้อนชื่อเต็ม เป็นต้น system.ai.databricks-meta-llama-3-3-70b-instruct.

ตั้งค่าโดยมีผู้ให้บริการหลัก (Set up with a service principal)

ใช้บริการหลักสำหรับ workflow แบบอัตโนมัติ เช่น เอเจนต์ตามกำหนดเวลาหรือที่เรียกใช้ webhook

1. มีผู้ดูแลระบบ Databricks สร้างบริการหลักและข้อมูลลับ OAuth และให้มัน EXECUTE บนบริการโมเดลที่คุณต้องการใช้
2. ใน credentials n8n ให้ป้อน URL ของพื้นที่ทำงานเป็น Host เก็บไว้ Grant Type เป็น Client Credentials (Service Principal) และเข้าสู่ Client ID และ Client Secret.
3. บันทึก credentials และเลือกใน node

ตั้งค่าด้วยการเข้าสู่ระบบของผู้ใช้ (Set up with user login)

ใช้การเข้าสู่ระบบของผู้ใช้เมื่อตัวแทนควรทำงานด้วยสิทธิ์ Databricks ของคุณเอง และปรากฏอยู่ใต้ข้อมูลประจำตัวของคุณในบันทึกการตรวจสอบ Databricks

1. มีผู้ดูแลบัญชี Databricks สร้างการเชื่อมต่อแอป OAuth ที่กำหนดเอง และแบ่งปันรหัสลูกค้าและความลับกับคุณ
2. ใน credentials n8n ให้ป้อน URL ของพื้นที่ทำงานเป็น Host , ตั้ง Grant Type ถึง Authorization Code (User) และเข้าสู่ Client ID และ Client Secret.
3. เลือก Connect my account และลงชื่อเข้าใช้ Databricks
4. เลือก credentials ใน node n8n รีเฟรช token การเข้าถึงระหว่างการดำเนินการที่ยาวนาน ดังนั้นตัวแทนจึงสามารถทำงานได้เกินอายุการใช้งาน token หนึ่งชั่วโมง

parameter node

• Model : บริการโมเดล Unity AI Gateway ที่สร้างความสำเร็จชื่อ catalog.schema.service.
  • From List : เลือกจากบริการรูปแบบที่ credentials สามารถเข้าถึงได้ซึ่งสนับสนุนการแชทให้เสร็จสิ้น โมเดลรากฐานที่โฮสต์โดย Databricks ใน system.ai และเส้นทางของผู้ให้บริการภายนอกจะปรากฏขึ้นทั้งคู่
  • ID : ป้อนชื่อเต็มของบริการรุ่นโดยตรง ใช้สำหรับบริการที่รองรับการแชท แต่ไม่ได้โฆษณาว่าสามารถแชทได้

ตัวเลือก node

• Frequency Penalty : ลงโทษ token ใหม่ตามความถี่ที่ปรากฏในข้อความ เพื่อลดการใช้ซ้ำคำต่อคำ มีตั้งแต่ -2 ถึง 2 , ค่าเริ่มต้น 0.
• Maximum Number of Tokens : จำนวน token สูงสุดที่จะสร้างเมื่อเสร็จสิ้น ค่าเริ่มต้น -1 (ไม่มีขีดจำกัดที่กำหนดโดย n8n)
• Response Format: Text (ค่าเริ่มต้น) หรือ JSON . โหมด JSON ต้องใช้คำนี้ json ในพรอมต์ของคุณและบริการโมเดลที่รองรับโหมด JSON
• Presence Penalty : ลงโทษ token ใหม่โดยพิจารณาว่า token นั้นปรากฏในข้อความจนถึงตอนนี้หรือไม่ เพื่อสนับสนุนหัวข้อใหม่ มีตั้งแต่ -2 ถึง 2 , ค่าเริ่มต้น 0.
• Sampling Temperature : ควบคุมการสุ่ม ค่าที่ต่ำกว่าจะทำให้มีความสมบูรณ์ตามที่กำหนดมากขึ้น ช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 2 ค่าเริ่มต้น 0.7
• Timeout : เวลาสูงสุดที่คำขออาจใช้ มีหน่วยเป็นมิลลิวินาที ค่าเริ่มต้น 360000 (หกนาที)
• Max Retries : กี่ครั้งในการลองคำขอที่ล้มเหลวอีกครั้ง ค่าเริ่มต้น 2
• Top P : การเก็บตัวอย่างนิวเคลียส ปรับอันนี้หรือ Sampling Temperature ไม่ใช่ทั้งสองอย่าง ช่วงตั้งแต่ 0 ถึง 1 ค่าเริ่มต้นคือ 1

เลือกรุ่นสำหรับตัวแทน

ไม่ใช่ทุกบริการโมเดลที่จะทำงานเป็นโมเดลการเรียกเครื่องมือของเอเจนต์ผ่าน node นี้ โมเดลจะต้องรองรับการเรียกเครื่องมือ และสถานที่ปลายทางบางแห่งที่โฆษณาว่าโมเดลนั้นจะไม่ส่งคืนการเรียกเครื่องมือที่ AI Agent สามารถดำเนินการได้ ในการทดสอบของ n8n:

• Llama 3.3 70B และ Qwen 3.5 เครื่องมือการโทรที่เชื่อถือได้และเป็นค่าเริ่มต้นที่ดีสำหรับ Databricks Genie MCP server และเครื่องมืออื่นๆ
• gpt-oss และ Llama 4 Maverick จุดสิ้นสุดไม่ส่งคืนการเรียกเครื่องมือที่ AI Agent สามารถดำเนินการได้ เจ้าหน้าที่ที่ใช้พวกมันจะวนซ้ำจนกว่าพวกเขาจะโจมตี Max Iterations โดยไม่ต้องเรียกเครื่องมือใดๆ

พื้นที่ทำงานของคุณอาจแสดงรายการบริการโมเดลอื่นๆ หากต้องการทดสอบ ให้ถามคำถามกับตัวแทนที่ต้องใช้การเรียกใช้เครื่องมือ และตรวจสอบบันทึกการดำเนินการ โมเดลที่ใช้งานไม่ได้แสดงอาการเดียวกัน: เอเจนต์ใช้การวนซ้ำทั้งหมดโดยไม่ต้องเรียกใช้เครื่องมือแม้แต่ครั้งเดียว

บริการรูปแบบการจ่ายต่อ token มีอัตราที่จำกัดต่อพื้นที่ทำงาน การเรียกใช้เอเจนต์พร้อมกันสามครั้งนั้นเพียงพอที่จะถึงขีดจำกัด และ node ใช้ความพยายามเริ่มต้นใหม่สองครั้งภายในไม่กี่วินาที สำหรับการสาธิต โปรแกรมนำร่อง และตัวแทนการผลิต ให้ใช้ ปริมาณงานที่จัดเตรียมไว้ จุดสิ้นสุดหรือทำให้การทำงานพร้อมกันของตัวแทนต่ำ

ทรัพยากรที่เกี่ยวข้อง

• Databricks credentials
• Databricks สำหรับการดำเนินการ SQL, Unity Catalog และ Genie REST
• Databricks Genie MCP server เพื่อให้ตัวแทนสามารถเข้าถึง Genie
• บริการโมเดล Unity AI Gateway ในเอกสารประกอบของ Databricks

ดูของ n8n AI ขั้นสูง เอกสารประกอบ

ปัญหาทั่วไป

ไม่พบบริการโมเดล (No model services found)

รายการโมเดลว่างเปล่าและ node รายงาน No model services found . ไม่ได้เปิดใช้งาน Unity AI Gateway ในพื้นที่ทำงาน หรือข้อมูลประจำตัวของ credentials ไม่สามารถเข้าถึงบริการโมเดลใดๆ ได้ ตรวจสอบการตั้งค่าพื้นที่ทำงาน จากนั้นให้อนุญาต USE CATALOG, USE SCHEMA และ EXECUTE ในบริการรุ่นอย่างน้อยหนึ่งรายการ

ไม่พบบริการโมเดลที่สามารถแชทได้ (No chat-capable model services found)

credentials สามารถดูบริการแบบจำลองได้ แต่ไม่มีโฆษณาใดที่โฆษณาว่าการแชทเสร็จสิ้น สวิตช์ Model ถึง ID และป้อนชื่อบริการโดยตรง node นี้ไม่รองรับบริการแบบฝังเท่านั้น

ถึงขีดจำกัดอัตราแล้ว (Rate limit reached)

การดำเนินการล้มเหลวด้วย Rate limit reached หรือสถานะ 429 Databricks ปฏิเสธคำขอด้วย REQUEST_LIMIT_EXCEEDED เนื่องจากคำขอเกินขีดจำกัดอัตราพื้นที่ทำงานของจุดสิ้นสุดการจ่ายต่อ token ลดการเรียกใช้เอเจนต์พร้อมกัน หรือใช้ปลายทางการรับส่งข้อมูลที่จัดเตรียมไว้ ข้อความแสดงข้อผิดพลาดตั้งชื่อ OpenAI เนื่องจาก node ใช้ไคลเอ็นต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพื่อเรียกเกตเวย์

โฮสต์ต้องใช้ HTTPS (Host must use HTTPS)

node ล้มเหลวด้วย Databricks host must use https เพราะหนังสือรับรองเป็น Host เริ่มต้นด้วย http:// . ทุกคำขอมี token ดังนั้น node จึงปฏิเสธ HTTP ธรรมดา เปลี่ยนเจ้าภาพเป็น https://.

คำขอล้มเหลวด้วย 403 หลังจากที่ข้อมูลประจำตัวทำงานก่อนหน้านี้ (Requests fail with 403 after the credential worked before)

สำหรับ credentials การเข้าสู่ระบบของผู้ใช้ token การรีเฟรชหรืออายุการใช้งานเซสชันที่แท้จริงของแอป OAuth หมดอายุแล้ว เปิด credentials ใน n8n แล้วเลือก Connect my account อีกครั้ง เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้สำหรับ workflow ที่กำหนดเวลาไว้ ให้ใช้บริการหลักหรือขอให้ผู้ดูแลระบบของคุณทำ ยืดอายุ token .