پرش به محتویات

نود ابزار Wolfram|Alpha#

برای کانکشن عامل‌های و رشته‌ها خود به موتور هوشمندی محاسباتی Wolfram|Alpha، از نود ابزار Wolfram|Alpha استفاده کنید.

اطلاعات احراز هویت

می‌توانید اطلاعات احراز هویت مربوط به این نود را در اینجا پیدا کنید.

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/wolframoralpha/" target="_blank">Browse Wolfram|Alpha integration templates</a>, or <a href="https://n98n.ir/workflows/" target="_blank">search all templates</a></span>

## منابع مرتبط

برای کسب اطلاعات بیشتر درباره سرویس، به [مستندسازی Wolfram|Alpha](https://products.wolframalpha.com/api){:target=_blank .external-link} مراجعه کنید. همچنین می‌توانید [مستندات LangChain درباره ابزار WolframAlpha آن‌ها](https://js.langchain.com/integrations/tools/wolframalpha/){:target=_blank .external-link} را مشاهده 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.