Google Vertex Chat Model 노드 문서

Google Vertex AI Chat Model 노드를 사용하면 대화형 에이전트와 함께 Google의 Vertex AI 채팅 모델을 사용할 수 있습니다 1 . 이 페이지에서는 Google Vertex AI Chat Model 노드의 노드 파라미터와 더 많은 리소스로 연결되는 링크를 확인할 수 있습니다. Note 자격 증명 이 노드에 대한 인증 정보는 여기 에서 확인할 수 있습니다. 참고 이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서 를 참조하세요. 노드 파라미터 # Project ID : 사용할 Google Cloud 계정의 프로젝트 ID를 선택합니다. n8n은 Google Cloud 계정에서 프로젝트를 동적으로 불러오지만, 직접 수동으로 입력할 수도 있습니다. Model Name : 완성을 생성하는 데 사용할 모델의 이름을 선택합니다. 예를 들어 gemini-1.5-flash-001 , gemini-1.5-pro-001 등이 있습니다. 사용 가능한 모델 목록은 Google 모델 을 참고하세요. 노드 옵션 # Maximum Number of Tokens : 완성 길이를 설정하는 사용할 최대 토큰 수를 입력합니다. Sampling Temperature : 이 옵션을 사용하여 샘플링 프로세스의 무작위성을 제어합니다. 온도가 높을수록 더 다양한 샘플링이 생성되지만 환각이 발생할 위험도 커집니다. Thinking Budget : 사고(thinking) 모델의 추론 토큰을 제어합니다. 자동 사고를 비활성화하려면 0 으로 설정하세요. 동적 사고를 사용하려면 -1 로 설정하세요. 자동 모드를 사용하려면 비워두세요. Top K : 모델이 다음 토큰을 생성하는 데 사용하는 토큰 선택지 수를 입력합니다. Top P : 이 옵션을 사용하여 완성에 사용할 확률을 설정합니다. 확률이 낮은 옵션을 무시하려면 더 낮은 값을 사용하세요. Safety Settings : Gemini는 조정 가능한 안전 설정을 지원합니다. 사용 가능한 필터와 수준에 대한 정보는 Google의 Gemini API 안전 설정 을 참고하세요. 템플릿 및 예시 # Google Vertex Chat Model 노드 문서 통합 템플릿 찾아보기 또는 모든 템플릿 검색 관련 리소스 # 이 서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 Google Vertex AI 문서 를 참고하세요. 참고 이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서 를 참조하세요. Footnotes AI 에이전트는 요청에 응답하고, 결정을 내리고, 사용자를 위해 실제 작업을 수행할 수 있는 인공지능 시스템입니다. AI 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 사용자 입력을 해석하고, 사용 가능한 정보와 리소스를 활용해 요청을 가장 잘 처리하는 방법에 대한 결정을 내립니다. ↩