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DeepSeek Chat Model(DeepSeek 聊天模型) 节点

使用 DeepSeek Chat Model 节点,将 DeepSeek 聊天模型与对话智能体1配合使用。

本页列出了 DeepSeek Chat Model 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 DeepSeek 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 ​

Model(模型) ​

选择用于生成补全的模型。

n8n 从 DeepSeek 动态加载模型,你只会看到自己的账户可用的模型。

节点选项 ​

使用以下选项进一步调整节点行为。

Base URL(基础 URL) ​

在此输入 URL,以覆盖默认 API URL。

Frequency Penalty(频率惩罚) ​

使用此选项控制模型重复自身内容的可能性。值越高,重复的可能性越低。

Maximum Number of Tokens(最大 token 数) ​

输入使用的 token 数量上限,以设置补全长度。

Response Format(响应格式) ​

选择 Text(文本)或 JSON。JSON 确保模型返回有效 JSON。

Presence Penalty(存在惩罚) ​

使用此选项控制模型谈论新话题的可能性。值越高,谈论新话题的可能性越高。

Sampling Temperature(采样温度) ​

使用此选项控制采样过程的随机性。温度越高,采样结果越多样,但产生幻觉的风险也越高。

Timeout(超时) ​

输入请求的最长耗时,单位为毫秒。

Max Retries(最大重试次数) ​

输入请求的最大重试次数。

Top P ​

使用此选项设置补全使用的概率范围。较低值会忽略概率较低的选项。

模板与示例 ​

浏览 DeepSeek Chat Model(DeepSeek 聊天模型) 集成模板,或搜索所有模板

相关资源 ​

DeepSeek 的 API 与 OpenAI 兼容,该服务的更多信息可参阅 LangChain 的 OpenAI 文档。

查看 n8n 的高级 AI 文档。

Footnotes​

  1. AI 智能体是能够响应请求、作出决策并为用户执行现实任务的人工智能系统。它们使用大型语言模型(LLM)理解用户输入,并根据可用的信息和资源,决定如何最好地处理请求。 ↩

本文为社区中文翻译。查看对应英文原文