Skip to content

Embeddings Cohere node#

ใช้ Embeddings Cohere node เพื่อสร้าง embeddings สำหรับข้อความที่กำหนด

ในหน้านี้ คุณจะพบพารามิเตอร์ของโหนดสำหรับ Embeddings Cohere node และลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม

Credentials

คุณสามารถดูข้อมูลการยืนยันตัวตนสำหรับโหนดนี้ได้ ที่นี่

Parameter resolution in sub-nodes (การประมวลผล Parameter ใน sub-nodes)

Sub-nodes มีพฤติกรรมแตกต่างจาก node อื่นๆ เมื่อประมวลผลหลายรายการโดยใช้ expression

Node ส่วนใหญ่ รวมถึง root node จะรับ input กี่รายการก็ได้ ประมวลผลรายการเหล่านี้ และส่ง output ออกมา คุณสามารถใช้ expression เพื่ออ้างอิงถึง input item และ node จะประมวลผล expression สำหรับแต่ละ item ตามลำดับ ตัวอย่างเช่น หากมี input เป็นค่า name ห้ารายการ expression {{ $json.name }} จะถูกประมวลผลเป็นแต่ละชื่อตามลำดับ

ใน sub-nodes expression จะถูกประมวลผลเป็น item แรกเสมอ ตัวอย่างเช่น หากมี input เป็นค่า name ห้ารายการ expression {{ $json.name }} จะถูกประมวลผลเป็นชื่อแรกเสมอ

Node parameters#

  • Model: เลือกรุ่น (model) ที่จะใช้สร้าง embedding เลือกจาก:
    • Embed-English-v2.0(4096 Dimensions)
    • Embed-English-Light-v2.0(1024 Dimensions)
    • Embed-Multilingual-v2.0(768 Dimensions)

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับรุ่นที่มีให้ใช้งานใน เอกสารประกอบ models ของ Cohere

Templates and examples#

Browse Embeddings Cohere integration templates, or search all templates

อ้างอิง เอกสารประกอบ Cohere embeddings ของ Langchain สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับบริการนี้

ดูเอกสาร Advanced AI ของ n8n

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.