이 페이지는 LangChain 개념과 기능이 n8n 노드에 어떻게 매핑되는지 설명합니다.

이 페이지에는 n8n의 LangChain 중심 노드 목록이 포함되어 있습니다. LangChain과 상호작용하는 워크플로에서 모든 n8n 노드를 사용하여 LangChain을 다른 서비스에 연결할 수 있습니다. LangChain 기능은 n8n의 클러스터 노드를 사용합니다.

트리거 노드#

Chat Trigger

클러스터 노드#

클러스터 노드는 n8n 워크플로우에서 함께 작동하여 기능을 제공하는 노드 그룹입니다. 단일 노드를 사용하는 대신 루트 노드와 노드의 기능을 확장하는 하나 이상의 서브 노드를 사용합니다.

루트 노드#

각 클러스터는 하나의 루트 노드로 시작됩니다.

체인#

체인은 단일 LLM만으로는 제공할 수 없는 기능을 지원하기 위해 LLM과 관련 도구를 연결한 시리즈입니다.

사용 가능한 노드:

• Basic LLM Chain
• Retrieval Q&A Chain
• Summarization Chain
• Sentiment Analysis
• Text Classifier

LangChain의 체이닝에 대해 자세히 알아보세요.

에이전트#

에이전트{ data-preview}는 일련의 도구에 접근할 수 있으며, 사용자 입력에 따라 어떤 도구를 사용할지 결정합니다. 에이전트는 여러 도구를 사용할 수 있고, 하나의 도구 출력을 다음 도구의 입력으로 사용할 수 있습니다. 출처

사용 가능한 노드:

• Agent

LangChain의 에이전트에 대해 자세히 알아보세요.

벡터 스토어#

벡터 스토어는 임베딩된 데이터를 저장하고, 해당 데이터에 대한 벡터 검색을 수행합니다.

• Simple Vector Store
• PGVector Vector Store
• Pinecone Vector Store
• Qdrant Vector Store
• Supabase Vector Store
• Zep Vector Store

LangChain의 벡터 스토어에 대해 자세히 알아보세요.

기타#

유틸리티 노드입니다.

LangChain Code: LangChain을 가져옵니다. 즉, n8n이 노드를 만들지 않은 기능이 필요한 경우에도 사용할 수 있습니다.

서브 노드#

각 루트 노드에는 하나 이상의 서브 노드를 연결할 수 있습니다.

문서 로더#

문서 로더는 데이터를 문서로 체인에 추가합니다. 데이터 소스는 파일 또는 웹 서비스일 수 있습니다.

사용 가능한 노드:

• Default Document Loader
• GitHub Document Loader

LangChain의 문서 로더에 대해 자세히 알아보세요.

언어 모델#

LLM(대형 언어 모델)은 데이터셋을 분석하는 프로그램입니다. AI 작업의 핵심 요소입니다.

사용 가능한 노드:

• Anthropic Chat Model
• AWS Bedrock Chat Model
• Cohere Model
• Hugging Face Inference Model
• Mistral Cloud Chat Model
• Ollama Chat Model
• Ollama Model
• OpenAI Chat Model

LangChain의 언어 모델에 대해 자세히 알아보세요.

메모리#

메모리는 일련의 쿼리에서 이전 쿼리에 대한 정보를 유지합니다. 예를 들어, 사용자가 채팅 모델과 상호작용할 때, 애플리케이션이 사용자가 입력한 가장 최근 쿼리만이 아닌 전체 대화를 기억하고 참조할 수 있으면 유용합니다.

사용 가능한 노드:

• Motorhead
• Redis Chat Memory
• Postgres Chat Memory
• Simple Memory
• Xata
• Zep

LangChain의 메모리에 대해 자세히 알아보세요.

출력 파서#

출력 파서는 LLM이 생성한 텍스트를 가져와 필요한 구조에 맞게 포맷합니다.

사용 가능한 노드:

• Auto-fixing Output Parser
• Item List Output Parser
• Structured Output Parser

LangChain의 출력 파서에 대해 자세히 알아보세요.

리트리버#

• Contextual Compression Retriever
• MultiQuery Retriever
• Vector Store Retriever
• Workflow Retriever

텍스트 분할기#

텍스트 분할기는 데이터(문서)를 분해하여 LLM이 정보를 처리하고 정확한 결과를 반환하기 쉽게 만듭니다.

사용 가능한 노드:

• Character Text Splitter
• Recursive Character Text Splitter
• Token Splitter

n8n의 텍스트 분할기 노드는 LangChain의 text_splitter API 일부를 구현합니다.

도구#

유틸리티 도구입니다.

• Calculator
• Code Tool
• SerpAPI
• Think Tool
• Vector Store Tool
• Wikipedia
• Wolfram|Alpha
• Workflow Tool

임베딩#

임베딩은 텍스트, 이미지, 비디오 또는 기타 유형의 정보의 "관련성"을 포착합니다. (출처)

사용 가능한 노드:

• Embeddings AWS Bedrock
• Embeddings Cohere
• Embeddings Google PaLM
• Embeddings Hugging Face Inference
• Embeddings Mistral Cloud
• Embeddings Ollama
• Embeddings OpenAI

LangChain의 텍스트 임베딩에 대해 자세히 알아보세요.

기타#

• Chat Memory Manager