Skip to content

Embeddings Google Gemini node#

ใช้ Embeddings Google Gemini node เพื่อสร้าง embeddings สำหรับข้อความที่กำหนด

ในหน้านี้ คุณจะพบพารามิเตอร์ของโหนดสำหรับ Embeddings Google Gemini 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

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับรุ่นที่มีให้ใช้งานใน เอกสารประกอบ models ของ Google Gemini

Templates and examples#

RAG Chatbot for Company Documents using Google Drive and Gemini

by Mihai Farcas

View template details
🤖 AI Powered RAG Chatbot for Your Docs + Google Drive + Gemini + Qdrant

by Joseph LePage

View template details
API Schema Extractor

by Polina Medvedieva

View template details
Browse Embeddings Google Gemini integration templates, or search all templates

อ้างอิง เอกสารประกอบ Google Generative AI 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.