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MiniMax Chat Model 노드 문서

요약

MiniMax Chat Model 노드를 사용하면 대화형 에이전트1와 함께 MiniMax의 채팅 모델을 사용할 수 있습니다. 이 페이지에서는 MiniMax Chat Model 노드의 노드 매개변수와 추가 자료로 연결되는 링크를 확인할 수 있습니다.

MiniMax Chat Model 노드를 사용하면 대화형 에이전트1와 함께 MiniMax의 채팅 모델을 사용할 수 있습니다.

이 페이지에서는 MiniMax Chat Model 노드의 노드 매개변수와 추가 자료로 연결되는 링크를 확인할 수 있습니다.

Note

자격 증명

이 노드에 대한 인증 정보는 여기에서 확인할 수 있습니다.

참고

이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서를 참조하세요.

노드 매개변수#

  • Model: 완성을 생성할 모델을 선택합니다. 사용 가능한 모델에 대해서는 MiniMax의 모델 문서를 참고하세요.

노드 옵션#

  • Hide Thinking: 켜져 있으면(기본값), 노드가 모델 응답에서 <think> 태그를 제거합니다. 모델의 추론 과정을 출력에 포함하려면 이 옵션을 끄세요.
  • Maximum Number of Tokens: 사용할 최대 토큰 수를 입력합니다. 이는 완성 길이를 설정합니다.
  • Sampling Temperature: 이 옵션을 사용하여 샘플링 과정의 무작위성을 제어합니다. 온도가 높을수록 더 다양한 샘플링이 이루어지지만, 환각(hallucination)이 발생할 위험이 커집니다.
  • Timeout: 최대 요청 시간을 밀리초 단위로 입력합니다.
  • Max Retries: 요청을 재시도할 최대 횟수를 입력합니다.
  • Top P: 이 옵션을 사용하여 완성에 사용할 확률을 설정합니다. 확률이 낮은 옵션을 무시하려면 더 낮은 값을 사용하세요.

템플릿 및 예제#

MiniMax Chat Model 노드 문서 통합 템플릿 찾아보기 또는 모든 템플릿 검색하기

관련 자료#

이 서비스에 대한 자세한 내용은 MiniMax의 문서를 참고하세요.

참고

이 섹션의 상세 내용은 n8n 공식 문서를 참조하세요.

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 활용하여 요청을 가장 잘 처리하는 방법에 대한 결정을 내립니다.

MiniMax Chat Model 노드 문서

n8n v2.34
원문 보기

요약

MiniMax Chat Model 노드를 사용하면 대화형 에이전트1와 함께 MiniMax의 채팅 모델을 사용할 수 있습니다. 이 페이지에서는 MiniMax Chat Model 노드의 노드 매개변수와 추가 자료로 연결되는 링크를 확인할 수 있습니다.

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Note

자격 증명

이 노드에 대한 인증 정보는 여기에서 확인할 수 있습니다.

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  • Model: 완성을 생성할 모델을 선택합니다. 사용 가능한 모델에 대해서는 MiniMax의 모델 문서를 참고하세요.

노드 옵션#

  • Hide Thinking: 켜져 있으면(기본값), 노드가 모델 응답에서 <think> 태그를 제거합니다. 모델의 추론 과정을 출력에 포함하려면 이 옵션을 끄세요.
  • Maximum Number of Tokens: 사용할 최대 토큰 수를 입력합니다. 이는 완성 길이를 설정합니다.
  • Sampling Temperature: 이 옵션을 사용하여 샘플링 과정의 무작위성을 제어합니다. 온도가 높을수록 더 다양한 샘플링이 이루어지지만, 환각(hallucination)이 발생할 위험이 커집니다.
  • Timeout: 최대 요청 시간을 밀리초 단위로 입력합니다.
  • Max Retries: 요청을 재시도할 최대 횟수를 입력합니다.
  • Top P: 이 옵션을 사용하여 완성에 사용할 확률을 설정합니다. 확률이 낮은 옵션을 무시하려면 더 낮은 값을 사용하세요.

템플릿 및 예제#

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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 활용하여 요청을 가장 잘 처리하는 방법에 대한 결정을 내립니다.