Anthropic Chat Model node#
ใช้ Anthropic Chat Model node เพื่อใช้งานโมเดล Claude ของ Anthropic สำหรับงานแชทกับ agents ได้เลย
ในหน้านี้จะมีพารามิเตอร์ของ node Anthropic Chat Model และลิงก์ไปยังแหล่งข้อมูลเพิ่มเติม
Credentials
คุณสามารถดูข้อมูลการเชื่อมต่อสำหรับ node นี้ได้ 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: เลือกโมเดลที่ต้องการให้สร้างข้อความตอบกลับ เลือกได้จาก:
- Claude
- Claude Instant
ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ Anthropic model documentation
Node options#
- Maximum Number of Tokens: กำหนดจำนวน tokens สูงสุดที่ใช้ ซึ่งจะเป็นการกำหนดความยาวของข้อความที่โมเดลจะตอบกลับ
- Sampling Temperature: ปรับความสุ่มของการสร้างข้อความ ค่า temperature สูงจะทำให้โมเดลตอบหลากหลายมากขึ้น แต่ก็เสี่ยงต่อการตอบแบบหลุดประเด็น
- Top K: กำหนดจำนวนตัวเลือก token ที่โมเดลจะใช้ในการสร้าง token ถัดไป
- Top P: กำหนดความน่าจะเป็นรวมที่โมเดลจะใช้ในการเลือก token ถัดไป ค่า Top P ต่ำจะตัดตัวเลือกที่มีความน่าจะเป็นน้อยออก
Templates and examples#
Related resources#
ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ LangChains's Anthropic documentation
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.