DeepSeek Chat Model 노드를 사용하면 대화형 에이전트¹에서 DeepSeek의 채팅 모델을 사용할 수 있습니다.

이 페이지에서는 DeepSeek Chat Model 노드의 노드 매개변수와 추가 리소스로 연결되는 링크를 확인할 수 있습니다.

노드 매개변수#

Model#

완성을 생성하는 데 사용할 모델을 선택합니다.

n8n은 DeepSeek에서 모델을 동적으로 불러오며, 사용자는 자신의 계정에서 사용 가능한 모델만 보게 됩니다.

노드 옵션#

다음 옵션을 사용하여 노드의 동작을 더 세밀하게 조정할 수 있습니다.

Base URL#

API의 기본 URL을 재정의하려면 여기에 URL을 입력하세요.

Frequency Penalty#

이 옵션을 사용하여 모델이 같은 내용을 반복할 가능성을 조절합니다. 값이 높을수록 모델이 반복할 가능성이 줄어듭니다.

Maximum Number of Tokens#

사용할 최대 토큰 수를 입력하세요. 이 값이 완성 길이를 결정합니다.

Response Format#

Text 또는 JSON을 선택하세요. JSON을 선택하면 모델이 유효한 JSON을 반환하도록 보장합니다.

Presence Penalty#

이 옵션을 사용하여 모델이 새로운 주제에 대해 이야기할 가능성을 조절합니다. 값이 높을수록 모델이 새로운 주제에 대해 이야기할 가능성이 높아집니다.

Sampling Temperature#

이 옵션을 사용하여 샘플링 과정의 무작위성을 조절합니다. 온도가 높을수록 더 다양한 샘플링이 이루어지지만, 환각이 발생할 위험도 커집니다.

Timeout#

최대 요청 시간을 밀리초 단위로 입력하세요.

Max Retries#

요청을 재시도할 최대 횟수를 입력하세요.

Top P#

이 옵션을 사용하여 완성에 사용할 확률을 설정합니다. 확률이 낮은 옵션을 무시하려면 더 낮은 값을 사용하세요.

템플릿 및 예시#

DeepSeek Chat Model 노드 문서 통합 템플릿 찾아보기 또는 모든 템플릿 검색

관련 리소스#

DeepSeek는 OpenAI와 API 호환이 되므로, 이 서비스에 대한 자세한 내용은 LangChain의 OpenAI 문서를 참고할 수 있습니다.

Footnotes

1. 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 처리할 방법을 결정합니다. ↩