Skip to content

Groq Chat Model node#

ใช้ Groq Chat Model node เพื่อเข้าถึงโมเดลภาษา (LLM) ของ Groq สำหรับงาน AI แชทและการสร้างข้อความ

ในหน้านี้จะมีพารามิเตอร์ของ node Groq 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 n8n จะโหลดโมเดลที่มีอยู่จาก Groq API อัตโนมัติ ดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ Groq model documentation

Node options#

  • Maximum Number of Tokens: กำหนดจำนวน tokens สูงสุดที่ใช้ ซึ่งจะเป็นการกำหนดความยาวของข้อความที่โมเดลจะตอบกลับ
  • Sampling Temperature: ปรับความสุ่มของการสร้างข้อความ ค่า temperature สูงจะทำให้โมเดลตอบหลากหลายมากขึ้น แต่ก็เสี่ยงต่อการตอบแบบหลุดประเด็น

Templates and examples#

Conversational Interviews with AI Agents and n8n Forms

by Jimleuk

View template details
Telegram chat with PDF

by felipe biava cataneo

View template details
Build an AI-Powered Tech Radar Advisor with SQL DB, RAG, and Routing Agents

by Sean Lon

View template details
Browse Groq Chat Model integration templates, or search all templates

ดูข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่ Groq's API 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.