Microsoft Foundry Embeddings(Microsoft Foundry 嵌入模型) 节点
使用 Microsoft Foundry Embeddings 节点,为指定文本生成嵌入向量1。
此节点此前名为 Embeddings Azure OpenAI。
本页列出了 Microsoft Foundry Embeddings 节点的参数,并提供更多资源的链接。
信息
凭据
此节点的身份验证信息,请参阅 Microsoft Foundry 凭据文档。
信息
子节点中的参数解析
使用表达式处理多个数据项时,子节点的行为与其他节点不同。
多数节点,包括根节点,可以接收任意数量的输 入数据项,处理后输出结果。你可以用表达式引用输入数据项,节点会依次对每个数据项解析表达式。例如,输入包含五个 name 值时,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数据项。例如,输入包含五个 name 值时,表达式 {{ $json.name }} 始终解析为第一个名称。
节点参数
- Authentication(身份验证):选择节点登录 Azure 的方式,每个选项使用独立凭据。
- API Key(API 密钥):使用已保存的 API 密钥,为默认选项。请参阅使用 API 密钥。
- Azure Entra ID (OAuth2):使用客户端 ID 和密钥,以 Entra 应用身份登录。组织不允许存储 API 密钥时,使用此项。n8n 中不会保存 API 密钥。请参阅使用 Microsoft Foundry(Entra ID)。
两种方式均支持 Classic(经典)和 Microsoft Foundry 端点类型。
节点选项
- Model (Deployment) Name(模型 或部署名称):选择用于生成嵌入向量的模型(部署)。
- Batch Size(批次大小):输入每次请求发送的最大文档数量。
- Strip New Lines(移除换行符):开启时移除输入文本中的换行符,关闭时不移除。n8n 默认启用此项。
- Timeout(超时):输入请求的最长耗时,单位为秒。设为
-1表示不设置超时。
模板与示例
浏览 Microsoft Foundry Embeddings(Microsoft Foundry 嵌入模型) 集成模板,或搜索所有模板
相关资源
该服务的更多信息,请参阅 LangChain 的 Azure OpenAI 嵌入文档。
查看 n8n 的高级 AI 文档。