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：
- 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。
- 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#
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。