Ollama Chat Model 노드

n8n에서 Ollama Chat Model 노드로 로컬 Llama 2 모델을 대화형 에이전트와 함께 사용하는 방법을 안내합니다.

Ollama Chat Model 노드를 사용하면 로컬 Llama 2 모델을 대화형 에이전트 1 와 함께 사용할 수 있습니다. 이 페이지에서는 Ollama Chat Model 노드의 노드 매개변수와 더 많은 리소스로 연결되는 링크를 확인할 수 있습니다. Note 자격 증명(Credentials) 이 노드의 인증 정보는 여기 에서 확인할 수 있습니다. 참고 이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서 를 참조하세요. 노드 매개변수 # Model : 완성(completion)을 생성할 모델을 선택합니다. 다음 중에서 선택합니다: Llama2 Llama2 13B Llama2 70B Llama2 Uncensored 사용 가능한 모델에 대한 자세한 내용은 Ollama 모델 라이브러리 문서 를 참고하십시오. 노드 옵션 # Sampling Temperature : 이 옵션을 사용해 샘플링 과정의 무작위성을 제어합니다. temperature 값이 높을수록 더 다양한 샘플링이 이루어지지만, 환각(hallucination)이 발생할 위험이 커집니다. Top K : 모델이 다음 토큰을 생성할 때 사용할 토큰 선택지의 개수를 입력합니다. Top P : 이 옵션을 사용해 완성에 사용할 확률을 설정합니다. 값을 낮게 설정하면 확률이 낮은 선택지를 무시합니다. 템플릿 및 예제 # n8n-nodes-langchain.lmchatollama 연동 템플릿 살펴보기 또는 모든 템플릿 검색하기 관련 리소스 # 해당 서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 Ollama Chat Model 문서 를 참고하십시오. 참고 이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서 를 참조하세요. 일반적인 문제 # 자주 묻는 질문이나 문제 및 권장 해결 방법은 일반적인 문제 를 참고하십시오. 참고 이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서 를 참조하세요. Footnotes AI 에이전트는 요청에 응답하고, 의사 결정을 내리며, 사용자를 대신해 실제 작업을 수행할 수 있는 인공지능 시스템입니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 사용해 사용자 입력을 해석하고, 보유한 정보와 리소스를 활용해 요청을 가장 잘 처리할 방법을 결정합니다. ↩