Cohere 聊天模型节点#

使用 Cohere 聊天模型节点（Cohere Chat Model node）访问 Cohere 的大语言模型，用于对话式 AI 和文本生成任务。 在本页面中，您将找到该节点的参数设置以及相关资源链接。

凭据

有关此节点的身份验证信息，请参见此处。

子节点中的参数解析

当使用表达式处理多个数据项时，子节点（sub-nodes）的行为与其他节点有所不同。 大多数节点（包括根节点）可以接收任意数量的数据项作为输入，处理这些数据并输出结果。您可以使用表达式引用输入项，节点会依次为每个项目解析该表达式。例如，如果有五个 name 值作为输入，表达式 {{ $json.name }} 将依次解析为每一个名称。

而在子节点中，表达式始终解析为第一个项目。例如，同样有五个 name 值作为输入时，表达式 {{ $json.name }} 始终解析为第一个名称。

节点参数#

• 模型（Model） : 选择用于生成回复的模型。n8n 会从 Cohere API 动态加载可用模型。更多信息请参考 Cohere 模型文档。

节点选项#

• 采样温度（Sampling Temperature） : 控制采样过程的随机性。较高的温度会产生更多样化的输出，但也会增加产生幻觉（hallucinations）的风险。
• 最大重试次数（Max Retries） : 设置请求失败后最多重试的次数。

模板与示例#

使用 Apify、GPT-4o 和 WhatsApp 自动化销售冷呼流程 作者：Khairul Muhtadin 查看模板详情

使用 Milvus、Cohere 和 OpenAI 为 Google Drive 构建基于 RAG 的文档问答系统 作者：Aitor | 1Node 查看模板详情

基础 RAG 聊天 作者：JustinLee 查看模板详情

浏览 Cohere Chat Model 集成模板，或 搜索所有模板

相关资源#

更多服务信息，请参考 Cohere 的 API 文档。 查看 n8n 的 高级 AI（Advanced AI） 文档。