使用 DeepSeek Chat Model 节点可以通过对话式智能体调用 DeepSeek 的聊天模型。

本页将介绍 DeepSeek Chat Model 节点的参数配置，并提供相关资源链接。

凭证

您可以在此处查看该节点的认证信息。

/// 注意 | 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）会接收任意数量的输入项，处理这些项目，然后输出结果。您可以使用表达式来引用输入项，节点会依次为每个项目解析表达式。例如，给定五个 name 值作为输入，表达式 {{ $json.name }} 会依次解析为每个名称。

而在子节点中，表达式总是解析为第一个项目。例如，给定五个 name 值作为输入，表达式 {{ $json.name }} 总是解析为第一个名称。 ///

节点参数#

模型#

选择用于生成补全内容的模型。

n8n 会动态加载 DeepSeek 提供的模型，您只能看到账户可用的模型。

节点选项#

通过这些选项可以进一步调整节点的行为。

基础 URL#

在此输入 URL 可覆盖 API 的默认地址。

频率惩罚#

此选项用于控制模型重复内容的概率。数值越高，模型重复自身的可能性越低。

最大令牌数#

设置使用的最大令牌数，这将决定补全内容的长度。

响应格式#

选择 文本 或 JSON 格式。选择 JSON 可确保模型返回有效的 JSON 数据。

存在惩罚#

此选项用于控制模型讨论新话题的概率。数值越高，模型引入新话题的可能性越大。

采样温度#

此选项用于控制采样过程的随机性。较高的温度值会产生更多样化的采样结果，但也会增加产生幻觉内容的风险。

超时时间#

输入请求的最大超时时间（毫秒）。

最大重试次数#

输入请求的最大重试次数。

Top P 采样#

此选项用于设置补全内容应使用的概率阈值。使用较低的值可以忽略概率较低的选项。

模板与示例#

Automate Content Generator for WordPress with DeepSeek R1

by Davide

View template details🐋🤖 DeepSeek AI Agent + Telegram + LONG TERM Memory 🧠

by Joseph LePage

View template detailsAutomate Blog Content Creation with Notion MCP, DeepSeek AI, and WordPress

by Dr. Firas

View template detailsBrowse DeepSeek 聊天模型 integration templates, or search all templates

相关资源#

由于 DeepSeek 与 OpenAI API 兼容，您可以参考 LangChain 的 OpenAI 文档 获取有关该服务的更多信息。

查看 n8n 的高级 AI 文档。

AI glossary#

• completion: Completions are the responses generated by a model like GPT.
• hallucinations: Hallucination in AI is when an LLM (large language model) mistakenly perceives patterns or objects that don't exist.
• vector database: A vector database stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.
• vector store: A vector store, or vector database, stores mathematical representations of information. Use with embeddings and retrievers to create a database that your AI can access when answering questions.

《DeepSeek高效数据分析：从数据清洗到行业案例》聚焦DeepSeek在数据分析领域的高效应用，是系统讲解其从数据处理到可视化全流程的实用指南。作者结合多年职场实战经验，不仅深入拆解DeepSeek数据分析的核心功能——涵盖数据采集、清洗、预处理、探索分析、建模（回归、聚类、时间序列等）及模型评估，更通过金融量化数据分析、电商平台数据分析等真实行业案例，搭配报告撰写技巧，提供独到见解与落地建议。助力职场人在激烈竞争中凭借先进技能突破瓶颈，实现职业进阶，开启发展新篇。