پرش به محتویات

نود بازیابی‌کننده فشرده‌سازی معنایی#

نود بازیابی‌کننده فشرده‌سازی معنایی، نتایجی را که از جستجوهای شباهت اسناد در مخزن برداری برمی‌گردد، با در نظر گرفتن زمینه از درخواست بهبود می‌بخشد.

مقدار پارامتر در زیرنودها

زیرنودها هنگام پردازش چند آیتم با استفاده از یک عبارت، رفتار متفاوتی نسبت به سایر نودها دارند.

اکثر نودها، از جمله نودهای ریشه، هر تعداد آیتم را به عنوان ورودی می‌پذیرند، این آیتم‌ها را پردازش کرده و نتایج را خروجی می‌دهند. شما می‌توانید از عبارات برای ارجاع به آیتم‌های ورودی استفاده کنید، و نود هر بار این عبارت را برای هر آیتم حل می‌کند. برای مثال، اگر ورودی شامل پنج مقدار name باشد، عبارت {{ $json.name }} به ترتیب به هر نام حل می‌شود.

در زیرنودها، این عبارت همیشه به اولین آیتم ارجاع می‌دهد. برای مثال، اگر ورودی شامل پنج مقدار name باشد، عبارت {{ $json.name }} همیشه به اولین نام ارجاع می‌دهد. 

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
## قالب‌ها و نمونه‌ها

<!-- ببینید https://www.notion.so/n8n/Pull-in-templates-for-the-integrations-pages-37c716837b804d30a33b47475f6e3780 -->
<span class="n8n-templates-widget-more"><a href="https://n98n.ir/integrations/contextual-compression-retriever/" target="_blank">Browse Contextual Compression Retriever integration templates</a>, or <a href="https://n98n.ir/workflows/" target="_blank">search all templates</a></span>

## منابع مرتبط

برای اطلاعات بیشتر درباره سرویس، به مستندات [درباره بازیابی‌کننده فشرده‌سازی معنایی در لانگ‌چین](https://js.langchain.com/docs/how_to/contextual_compression/){:target=_blank .external-link} مراجعه کنید.


مشاهده مستندسازی [هوش مصنوعی پیشرفته] n98n در این قسمت.

واژگان مورد استفاده در هوش مصنوعی#

  • کامل‌شدن: پاسخ‌هایی هستند که توسط مدلی مانند GPT تولید می‌شوند.
  • توهمات: توهم در هوش مصنوعی هنگامی است که یک مدل زبانی بزرگ (LLM) نادرست تصور می‌کند الگوها یا اشیائی وجود دارند که واقعاً وجود ندارند.
  • پایگاه داده وکتور: پایگاه داده وکتور نمایه‌های ریاضی اطلاعات را ذخیره می‌کند. از آن در کنار جاسازی‌ها و بازیاب‌ها برای ساختن یک پایگاه داده که هوش مصنوعی شما می‌تواند هنگام پاسخگویی به سوالات به آن مراجعه کند، استفاده می‌شود.
  • مخزن وکتور: مخزن وکتور، یا پایگاه داده وکتور، نمایه‌های ریاضی اطلاعات را ذخیره می‌کند. از آن در کنار جاسازی‌ها و بازیاب‌ها برای ساختن یک پایگاه داده که هوش مصنوعی شما می‌تواند هنگام پاسخگویی به سوالات به آن مراجعه کند، استفاده می‌شود.