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Structured Output Parser 节点#

使用 Structured Output Parser 节点基于 JSON Schema 返回字段。

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

子节点中的参数解析

子节点在使用表达式处理多个项目时的行为与其他节点不同。

大多数节点，包括根节点，接受任意数量的项目作为输入，处理这些项目，并输出结果。您可以使用表达式引用输入项目，节点会依次为每个项目解析表达式。例如，给定五个 name 值的输入，表达式 {{ $json.name }} 会依次解析为每个名称。

在子节点中，表达式始终解析为第一个项目。例如，给定五个 name 值的输入，表达式 {{ $json.name }} 始终解析为第一个名称。

节点参数#

  • Schema Type 模式类型：定义输出结构和验证。您有两个选项来提供模式：
  1. 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。当从 JSON 示例生成架构时，n8n 将每个字段都视为必填字段。
  2. 使用 JSON 架构定义：手动输入 JSON 架构。阅读 JSON 架构指南和示例以获取创建有效 JSON 架构的帮助。请注意，我们不支持 JSON 架构中的引用（使用 $ref）。

模板和示例#

Browse 结构化输出解析器 integration templates, or search all templates

相关资源#

请参考 LangChain 的输出解析器文档 获取有关该服务的更多信息。

查看 n8n 的高级 AI文档。

常见问题#

有关常见问题或问题和建议的解决方案，请参考 常见问题。

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。