Embeddings Azure OpenAI 노드 문서

n8n에서 Embeddings Azure OpenAI 노드를 사용하는 방법을 알아봅니다. 워크플로에 Embeddings Azure OpenAI 노드를 통합하는 기술 문서입니다.

Embeddings Azure OpenAI 노드를 사용하여 주어진 텍스트에 대한 임베딩 을 생성합니다. 이 페이지에서는 Embeddings Azure OpenAI 노드의 파라미터와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다. 자격 증명 이 노드의 인증 정보는 여기 에서 확인할 수 있습니다. 서브 노드에서의 파라미터 해석 서브 노드는 표현식을 사용하여 여러 항목을 처리할 때 다른 노드와 다르게 동작합니다. 루트 노드를 포함한 대부분의 노드는 임의 수의 항목을 입력으로 받아 처리한 후 결과를 출력합니다. 표현식을 사용하여 입력 항목을 참조할 수 있으며, 노드는 각 항목에 대해 순서대로 표현식을 해석합니다. 예를 들어, 5개의 name 값이 입력된 경우 {{ $json.name }} 표현식은 각 이름을 순서대로 해석합니다. 서브 노드에서는 표현식이 항상 첫 번째 항목으로 해석됩니다. 예를 들어, 5개의 name 값이 입력된 경우 {{ $json.name }} 표현식은 항상 첫 번째 이름으로 해석됩니다. 노드 옵션 # Model (Deployment) Name : 임베딩 생성에 사용할 모델(배포)을 선택합니다. Batch Size : 각 요청에서 보낼 최대 문서 수를 입력합니다. Strip New Lines : 입력 텍스트에서 줄 바꿈 문자를 제거할지 여부를 선택합니다 (켜기/끄기). n8n은 기본적으로 이 옵션을 활성화합니다. Timeout : 요청에 허용되는 최대 시간(초)을 입력합니다. 타임아웃 없이 설정하려면 -1 로 설정합니다. 템플릿 및 예시 # 이 노드의 워크플로 템플릿은 n8n 워크플로 템플릿 갤러리 에서 확인할 수 있습니다. 관련 리소스 # 서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 OpenAI 임베딩 문서 를 참고하세요. n8n의 Advanced AI 문서를 확인하세요.