Ollama Model 노드 문서

n8n의 Ollama Model 노드를 사용하여 로컬 Llama 2 모델을 워크플로에 연동하는 방법을 설명합니다.

Ollama Model 노드를 사용하면 로컬 Llama 2 모델을 활용할 수 있습니다. 이 페이지에서는 Ollama Model 노드의 파라미터와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다. 이 노드는 툴 지원이 없으므로 AI Agent 노드와는 함께 사용할 수 없습니다. 대신 Basic LLM Chain 노드와 연결하여 사용하세요. 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 파라미터 # Model : 완성을 생성할 모델을 선택합니다. 다음 중에서 선택합니다: Llama2 Llama2 13B Llama2 70B Llama2 Uncensored 사용 가능한 모델에 대한 자세한 내용은 Ollama 모델 라이브러리 문서 를 참조하세요. 노드 옵션 # Sampling Temperature : 샘플링 프로세스의 무작위성을 제어하는 옵션입니다. 온도가 높을수록 더 다양한 샘플링이 이루어지지만 환각 위험이 증가합니다. Top K : 모델이 다음 토큰을 생성할 때 사용하는 토큰 선택지 수를 입력합니다. Top P : 완성에 사용할 확률을 설정하는 옵션입니다. 낮은 값을 사용하면 확률이 낮은 선택지를 무시합니다. 템플릿 및 예시 # 이 노드의 워크플로 템플릿은 n8n 워크플로 템플릿 갤러리 에서 확인할 수 있습니다. 관련 리소스 # 서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 Ollama 문서 를 참조하세요. n8n의 Advanced AI 문서를 확인하세요. 자주 발생하는 문제 # 자주 묻는 질문이나 문제 및 해결 방법은 자주 발생하는 문제 를 참조하세요. 셀프 호스팅 AI 스타터 킷 # AI 작업과 셀프 호스팅 n8n이 처음이신가요? Ollama, Qdrant, PostgreSQL을 활용한 개념 증명(PoC) 또는 데모 플레이그라운드를 시작하려면 n8n의 셀프 호스팅 AI 스타터 킷 을 사용해 보세요.