Basic LLM Chain 노드를 사용하여 모델이 사용할 프롬프트를 설정하고, 필요에 따라 응답에 대한 파서를 선택적으로 설정합니다.

이 페이지에서는 Basic LLM Chain 노드의 노드 매개변수와 추가 리소스 링크를 확인할 수 있습니다.

노드 매개변수#

Prompt#

Require Specific Output Format#

채팅 메시지#

채팅 모델을 사용하여 메시지를 설정할 때는 Chat Messages를 사용합니다.

채팅 모델을 연결하지 않으면 n8n은 이 옵션을 무시합니다. 노드가 사용할 Type Name or ID를 선택하세요.

AI#

Message 필드에 예상되는 응답 예시를 입력합니다. 모델은 메시지에서 동일한 방식으로 응답하려고 시도합니다.

System#

시스템 Message를 입력하여 사용자 입력과 함께 포함시켜, 모델이 수행해야 할 작업을 안내하도록 합니다.

이 옵션은 어조를 정의하는 등의 용도로 사용합니다. 예를 들면 다음과 같습니다: Always respond talking like a pirate.

User#

예시 사용자 입력을 입력합니다. 이 옵션을 AI 옵션과 함께 사용하면 에이전트의 출력을 개선하는 데 도움이 됩니다. 두 옵션을 함께 사용하면 모델이 따를 입력과 예상 응답(AI Message)의 예시를 제공합니다.

다음 입력 유형 중 하나를 선택하세요.

• Text: 텍스트 Message로 예시 사용자 입력을 입력합니다.
• Image (Binary): 이전 노드의 바이너리 입력을 선택합니다. Image Data Field Name을 입력하여 이전 노드의 어떤 바이너리 필드에 이미지 데이터가 포함되어 있는지 식별합니다.
• Image (URL): 이 옵션을 사용하여 URL에서 이미지를 입력합니다. Image URL을 입력하세요.

두 Image 유형 모두에서, 모델이 이미지를 처리하고 텍스트 이해를 생성하는 방식을 제어하려면 Image Details를 선택합니다. 다음 중에서 선택하세요.

• Auto: 모델이 auto 설정을 사용하여, 이미지 입력 크기를 확인하고 Low 또는 High 설정을 사용할지 결정합니다.
• Low: 모델이 512px x 512px 크기의 저해상도 이미지를 받아 65 토큰 예산으로 이미지를 표현합니다. 이를 통해 API가 더 빠르게 응답하고 입력 토큰을 더 적게 사용할 수 있습니다. 높은 세부 사항이 필요하지 않은 사용 사례에 이 옵션을 사용하세요.
• High: 모델이 저해상도 이미지를 받은 다음, 입력 이미지 크기를 기준으로 512px 정사각형의 세부 크롭을 생성합니다. 각 세부 크롭은 65 토큰씩 두 배의 토큰 예산을 사용하여 총 129 토큰이 됩니다. 높은 세부 사항이 필요한 사용 사례에 이 옵션을 사용하세요.

템플릿 및 예제#

Basic LLM Chain 노드 문서 통합 템플릿 찾아보기 또는 모든 템플릿 검색

관련 리소스#

서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 Basic LLM Chains 문서를 참고하세요.

일반적인 문제#

다음은 Basic LLM Chain 노드에서 발생하는 일반적인 오류 및 문제와 이를 해결하거나 문제를 해결하는 방법입니다.

프롬프트가 지정되지 않았다는 오류#

이 오류는 Prompt가 비어 있거나 잘못된 경우 표시됩니다.

다음 두 가지 시나리오 중 하나에서 이 오류를 볼 수 있습니다.

1. Prompt를 Define below로 설정했지만 Text 필드에 아무것도 입력하지 않은 경우.
   • 해결하려면 Text 필드에 유효한 프롬프트를 입력하세요.
2. Prompt를 Connected Chat Trigger Node로 설정했지만 들어오는 데이터에 chatInput이라는 필드가 없는 경우.
   • 노드는 chatInput 필드를 필요로 합니다. 이전 노드에 이 필드가 없다면 Edit Fields (Set) 노드를 추가하여 들어오는 필드 이름을 chatInput으로 편집하세요.