Google Vertex AI Chat Model 노드를 사용하면 대화형 에이전트와 함께 Google의 Vertex AI 채팅 모델을 사용할 수 있습니다¹.

이 페이지에서는 Google Vertex AI Chat Model 노드의 노드 파라미터와 더 많은 리소스로 연결되는 링크를 확인할 수 있습니다.

노드 파라미터#

• Authentication: Google Service Account(기본값) 또는 Google Vertex AI를 선택합니다.
• Project ID: Google Service Account 인증을 사용하면 n8n이 서비스 계정의 접근 권한으로 프로젝트 목록을 불러옵니다. 목록에서 프로젝트를 선택하거나 프로젝트 ID를 직접 입력합니다. Google Vertex AI 인증을 사용하면 자격 증명에서 프로젝트를 구성합니다.
• Model Name: 완성에 사용할 모델의 이름을 입력합니다. 예를 들어 gemini-2.5-flash입니다. 사용 가능한 모델 목록은 Google 모델을 참고하세요.
• Region: 자격 증명에 설정된 리전을 사용하려면 **Default (Use Credential Region)**를 선택합니다. 리전을 재정의하려면 Global, EU (Multi-Region), US (Multi-Region) 중 하나를 선택합니다.

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 0으로 설정하세요. 동적 사고를 사용하려면 -1로 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 설정을 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 문서를 참고하세요.

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 처리하는 방법에 대한 결정을 내립니다. ↩