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Information Extractor 节点#

使用 Information Extractor 节点从传入数据中提取结构化信息。

在此页面上，您将找到 Information Extractor 节点的节点参数和更多资源的链接。

节点参数#

  • Text 文本 定义要从中提取信息的输入文本。这通常是引用输入项目字段的表达式。例如，如果输入是聊天触发器，这可能是 {{ $json.chatInput }}，如果上一个节点是从 PDF 提取，则可能是 {{ $json.text }}。
  • 使用 Schema Type 架构类型 选择您希望如何描述所需的输出数据格式。您可以选择：
    • From Attribute Descriptions 从属性描述：此选项允许您通过指定属性列表及其描述来定义架构。
    • Generate From JSON Example 从 JSON 示例生成：输入示例 JSON 对象以自动生成架构。节点使用对象属性类型和名称。它忽略实际值。从 JSON 示例生成架构时，n8n 将每个字段都视为必填项。
    • Define using JSON Schema 使用 JSON 架构定义：手动输入 JSON 架构。阅读 JSON Schema 指南和示例 以获得创建有效 JSON 架构的帮助。

节点选项#

  • System Prompt Template 系统提示模板：使用此选项更改用于信息提取的系统提示。n8n 会自动将格式规范说明附加到提示中。

相关资源#

查看 n8n 的高级 AI文档。

AI 术语表#

  • completion（完成/补全）: 完成是由 GPT 等模型生成的响应。
  • hallucinations（幻觉）: AI 中的幻觉是指大语言模型（LLM）错误地感知到不存在的模式或对象。
  • vector database（向量数据库）: 向量数据库存储信息的数学表示。与嵌入和检索器一起使用，创建 AI 在回答问题时可以访问的数据库。
  • vector store（向量存储）: 向量存储或向量数据库，存储信息的数学表示。与嵌入和检索器一起使用，创建 AI 在回答问题时可以访问的数据库。