使用问答链节点可以将向量存储作为检索器使用。

本页将介绍问答链节点的参数配置，并提供更多相关资源链接。

节点参数#

查询#

您想要提问的问题。

模板与示例#

Browse 问答链 integration templates, or search all templates

相关资源#

参考LangChain关于检索链的文档，了解LangChain如何使用向量存储作为检索器的示例。

查看 n8n 的高级 AI 文档。

常见问题#

关于常见错误或问题及其解决方案，请参阅常见问题。

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.

以下是使用问答链节点时常见的错误和问题，以及解决方法或故障排除步骤。

未指定提示错误#

当提示(Prompt)为空或无效时会出现此错误。

您可能会在以下两种情况下遇到此问题：

1. 当您将提示设置为下方定义，并且在文本(Text)字段中的表达式未生成有效值时
   • 解决方法：在文本字段中输入有效的提示
   • 确保任何表达式引用了有效字段，并且它们解析为有效输入而非null值
2. 当您将提示设置为连接的聊天触发节点，而传入数据包含null值时
   • 解决方法：确保您的输入包含chatInput字段。可以添加一个编辑字段(设置)节点将传入字段名称编辑为chatInput
   • 从输入节点的chatInput字段中移除任何null值

必须连接检索器子节点错误#

当n8n尝试执行未连接检索器的节点时会出现此错误。

解决方法：当节点打开时点击屏幕底部的+检索器按钮，或者当节点未打开时点击检索器+连接器。n8n将显示可供选择的检索器列表。

无法生成长回复的解决方案#

如果 Question and Answer Chain 节点默认生成的回复长度不足，您可以尝试以下一种或多种方法：

• 连接更详细的模型：某些 AI 模型生成的回复比其他模型更简洁。更换为具有更大上下文窗口且输出更详细的模型可以增加回复的字数。
• 增加最大 token 数量：许多模型节点（例如 OpenAI Chat Model）包含 Maximum Number of Tokens 选项。您可以设置此选项来增加模型生成回复时可使用的最大 token 数量。
• 分阶段构建更长的回复：对于更详细的回答，您可能需要使用多个 AI 节点分阶段构建回复。可以使用 AI 将单个问题拆分为多个提示并为每个提示生成回复。然后通过重新组合这些回复来构建最终答案。虽然细节有所不同，但您可以在这个使用 AI 从几个关键词开始撰写 WordPress 文章的模板中找到该思路的良好示例。

《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。