LangChain concepts in n8n

อธิบายหลักการของ LangChain concepts และ features แมปกับ n8n nodes อย่างไร

รวมรายการของ LangChain-focused nodes ใน n8n คุณสามารถใช้ n8n node ใดก็ได้ใน workflow ที่คุณโต้ตอบกับ LangChain เพื่อเชื่อมโยง LangChain กับ services อื่นๆ ฟีเจอร์ LangChain ใช้ Cluster nodes ของ n8n

n8n implements LangChain JS

ฟีเจอร์นี้เป็นการนำ LangChain's JavaScript framework มาใช้ใน n8n

Trigger nodes

Chat Trigger

Cluster nodes

Cluster nodes คือกลุ่มของ node ที่ทำงานร่วมกันเพื่อมอบฟังก์ชันการทำงานใน workflow ของ n8n แทนที่จะใช้ node เดียว คุณจะใช้ root node และ sub-nodes หนึ่งรายการหรือมากกว่าเพื่อขยายฟังก์ชันการทำงานของ node

Root nodes

แต่ละ cluster เริ่มต้นด้วย root node หนึ่งตัว

Chains

chain คือชุดของ LLMs และ tools ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งเชื่อมโยงเข้าด้วยกันเพื่อรองรับฟังก์ชันที่ LLM เดี่ยวๆ ทำไม่ได้

Available nodes:

• Basic LLM Chain
• Retrieval Q&A Chain
• Summarization Chain
• Sentiment Analysis
• Text Classifier

ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับ chaining in LangChain

Agents

agent สามารถเข้าถึงชุด tools และเลือกใช้ตาม user input Agents สามารถใช้หลาย tools และนำ output ของ tool หนึ่งไปเป็น input ของ tool ถัดไป Source

Available nodes:

• Agent

ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Agents in LangChain

Vector stores

Vector stores ใช้เก็บ embedded data และค้นหา vector บนข้อมูลนั้น

• Simple Vector Store
• PGVector Vector Store
• Pinecone Vector Store
• Qdrant Vector Store
• Supabase Vector Store
• Zep Vector Store

ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Vector stores in LangChain

Miscellaneous

Utility nodes

LangChain Code: import LangChain หมายความว่าถ้ามีฟังก์ชันที่คุณต้องการแต่ n8n ยังไม่มี node ให้ คุณก็ยังใช้งานได้

Sub-nodes

แต่ละ root node สามารถมี sub-nodes ได้หนึ่งตัวหรือมากกว่า

Document loaders

Document loaders เพิ่มข้อมูลเข้า chain ของคุณในรูปแบบ documents แหล่งข้อมูลอาจเป็นไฟล์หรือ web service

Available nodes:

• Default Document Loader
• GitHub Document Loader

ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Document loaders in LangChain

Language models

LLMs (large language models) คือโปรแกรมที่วิเคราะห์ datasets เป็นหัวใจของการทำงานกับ AI

Available nodes:

• Anthropic Chat Model
• AWS Bedrock Chat Model
• Cohere Model
• Hugging Face Inference Model
• Mistral Cloud Chat Model
• Ollama Chat Model
• Ollama Model
• OpenAI Chat Model

ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Language models in LangChain

Memory

Memory เก็บข้อมูลเกี่ยวกับ queries ก่อนหน้าในชุด queries เช่น เมื่อผู้ใช้คุยกับ chat model จะดีถ้าแอปของคุณจำและเรียกใช้ conversation ทั้งหมดได้ ไม่ใช่แค่ query ล่าสุด

Available nodes:

• Motorhead
• Redis Chat Memory
• Postgres Chat Memory
• Simple Memory
• Xata
• Zep

ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Memory in LangChain

Output parsers

Output parsers รับข้อความที่ LLM สร้าง แล้วจัดรูปแบบให้ตรงกับโครงสร้างที่ต้องการ

Available nodes:

• Auto-fixing Output Parser
• Item List Output Parser
• Structured Output Parser

ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Output parsers in LangChain

Retrievers

• Contextual Compression Retriever
• MultiQuery Retriever
• Vector Store Retriever
• Workflow Retriever

Text splitters

Text splitters แบ่งข้อมูล (documents) ออกเป็นส่วนย่อย ทำให้ LLM ประมวลผลและคืนผลลัพธ์ได้แม่นยำขึ้น

Available nodes:

• Character Text Splitter
• Recursive Character Text Splitter
• Token Splitter

n8n's text splitter nodes นำบางส่วนของ LangChain's text_splitter API มาใช้

Tools

Utility tools

• Calculator
• Code Tool
• SerpAPI
• Think Tool
• Vector Store Tool
• Wikipedia
• Wolfram|Alpha
• Workflow Tool

Embeddings

Embeddings คือการจับ "ความเกี่ยวข้อง" ของข้อความ รูปภาพ วิดีโอ หรือข้อมูลประเภทอื่นๆ (source)

Available nodes:

• Embeddings AWS Bedrock
• Embeddings Cohere
• Embeddings Google PaLM
• Embeddings Hugging Face Inference
• Embeddings Mistral Cloud
• Embeddings Ollama
• Embeddings OpenAI

ดูเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Text embeddings in LangChain

Miscellaneous

• Chat Memory Manager