Google Vertex 聊天模型节点#

使用 Google Vertex AI 聊天模型节点，可以将 Google 的 Vertex AI 聊天模型与对话式智能代理（agents）结合使用。在本页面中，您将找到 Google Vertex AI 聊天模型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，请参阅此处。

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，节点会依次为每个输入项解析该表达式。例如，若有五个 name 值作为输入，则表达式 {{ $json.name }} 会依次解析为每一个名称。

而在子节点中，表达式始终只解析为第一个数据项。例如，即使有五个 name 值作为输入，表达式 {{ $json.name }} 也始终只会解析为第一个名称。

节点参数#

项目 ID (Project ID) : 选择要使用的 Google Cloud 账户中的项目 ID。n8n 会从 Google Cloud 账户动态加载项目列表，但您也可以手动输入。
模型名称 (Model Name) : 选择用于生成回复的模型名称，例如 gemini-1.5-flash-001、gemini-1.5-pro-001 等。有关可用模型的完整列表，请参考 Google 模型文档。

节点选项#

最大 Token 数量 (Maximum Number of Tokens) : 输入所使用的最大 token 数量，以控制生成内容的长度。
采样温度 (Sampling Temperature) : 用于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。
思考预算 (Thinking Budget) : 控制具备推理能力的模型所使用的推理 token 数量。设为 0 可禁用自动推理；设为 -1 启用动态推理；留空则使用自动模式。
Top K : 输入模型在生成下一个 token 时考虑的候选 token 数量。
Top P : 设置生成内容时应采用的概率阈值。使用较低的值可忽略概率较小的选项。
安全设置 (Safety Settings) : Gemini 支持可调节的安全设置。有关可用过滤器和级别，请参考 Google 的 Gemini API 安全设置文档。

模板与示例#

使用 Vertex AI（Gemini）从 PDF 和图像中提取文本并导出为 CSV 作者：Keith Rumjahn 查看模板详情

基于 Supabase、Google Sheets 与 Gmail 的自动化沉默用户唤醒系统 作者：iamvaar 查看模板详情

使用 Gemini 与 GPT 将笔记和语音转化为结构化的 Notion 工作区 作者：Alex Huy 查看模板详情

浏览 Google Vertex Chat Model 集成模板，或搜索所有模板

Google Vertex 聊天模型节点#

凭据

子节点中的参数解析

节点参数#

节点选项#

模板与示例#

相关资源#

On this page