Model Selector

n8n에서 Model Selector 노드를 사용하는 방법을 알아보세요. 기술 문서를 참고하여 워크플로에 Model Selector 노드를 통합하세요.

Model Selector 노드는 정의된 조건 집합을 기반으로 워크플로 실행 중에 연결된 언어 모델 중 하나를 동적으로 선택합니다. 이를 통해 오류 처리를 위한 폴백 메커니즘을 구현하거나 특정 작업에 최적의 모델을 선택할 수 있습니다. 이 페이지에서는 Model Selector 노드의 파라미터를 다루며 관련 리소스 링크를 포함합니다. 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 # 입력 수(Number of Inputs) # 언어 모델 연결에 사용할 수 있는 입력 연결 수를 지정합니다. 규칙(Rules) # 각 규칙은 특정 조건이 일치할 때 사용할 모델을 정의합니다. Model Selector 노드는 첫 번째 입력부터 시작하여 규칙을 순차적으로 평가하고, 일치하는 항목을 찾으면 평가를 중지합니다. 즉, 여러 규칙이 일치하더라도 n8n은 첫 번째 일치 규칙에서 정의한 모델만 사용합니다. 템플릿 및 예시 # 이 노드의 워크플로 템플릿은 n8n 워크플로 템플릿 갤러리 에서 확인할 수 있습니다. 관련 리소스 # n8n의 Advanced AI 문서를 확인하세요.