Basic LLM Chain

Catalogue des nœuds Intelligence artificielle

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Chaîne simple vers un modèle

Utilisation et spécificités

Cette recette configure un appel au modèle selon son rôle : extraction, résumé, classification, sentiment ou réponse avec contexte. Fournissez le prompt et les champs propres à la recette ; un retriever doit produire le contexte pour une réponse documentaire.

Type technique : ai_basic_llm. Runtime : nodulz.

Identifiants et prérequis

Créer et configurer l’identifiant : ai-model

Créez l’identifiant dans la rubrique Identifiants de votre instance nodulz, puis sélectionnez-le dans le nœud. Les identifiants disponibles dépendent du propriétaire et du partage. Consultez le guide des identifiants pour les accès et la rotation.

Paramètres

Les noms ci-dessous correspondent aux clés techniques. Les valeurs par défaut ne constituent pas une configuration prête à exécuter : renseignez les champs requis par votre opération. Les chemins contenant [] décrivent les éléments d’une liste ; certains champs dépendent du mode sélectionné.

Paramètre	Type	Par défaut	Valeurs / limites
`credentialId`	`string`	-	-
`model`	`string`	`""`	-
`systemPrompt`	`string`	`""`	-
`userPrompt`	`string`	`""`	-
`temperature`	`number`	-	-; ≥ 0, ≤ 2
`maxTokens`	`number`	-	-; ≥ 1
`timeoutSeconds`	`number`	-	-; ≥ 1, ≤ 3600
`attachments`	`array`	`[]`	-
`attachments[].kind`	`enum`	`"text"`	`text`, `image_url`, `image_base64`, `document_url`, `document_base64`
`attachments[].sourceMode`	`enum`	`"manual"`	`manual`, `node`, `file`
`attachments[].source`	`string`	`""`	-
`attachments[].mimeType`	`string`	-	-
`attachments[].name`	`string`	-	-
`messages`	`array`	`[]`	-
`messages[].role`	`enum`	`"user"`	`user`, `assistant`, `system`
`messages[].content`	`string`	`""`	-
`responseFormat`	`enum`	`"text"`	`text`, `json`
`jsonSchema`	`string`	`""`	-
`categories`	`array`	`[]`	-
`contextPath`	`string`	`""`	-
`retrieverSource`	`string`	`""`	-
`minScore`	`number`	-	-
`targetLength`	`number`	-	-; ≥ 1, ≤ 100000
`targetLanguage`	`string`	`"French"`	-; max 100

Aide de configuration

contextPath Source du contexte: Chemin des documents ou extraits avec leur texte et leurs métadonnées, par exemple nodes.splitter.documents. Les citations conservent URL, document et position. La réponse s’abstient si le contexte ne suffit pas.
retrieverSource Source de recherche alternative: Autre source de contexte, utilisée si le champ précédent est vide. Exemple : nodes.retriever.matches. Les extraits et leurs métadonnées sont conservés.
minScore Score minimal (facultatif): Écarte les passages dont le score est inférieur à ce seuil. Le score dépend de la recherche utilisée. Les passages sans score sont conservés. Sans preuve suffisante, la réponse indique abstained et ne contient aucun texte.
targetLanguage Langue cible: Langue de traduction. Choisissez une suggestion, saisissez une autre langue ou utilisez une expression. La mise en forme et les noms sont conservés par les instructions.
targetLength Longueur cible (mots): Limite de mots demandée au modèle pour le résumé. Laissez vide pour un résumé concis sans longueur imposée. Le nombre exact dépend du modèle.

Configuration initiale

Exemple de configuration initiale du catalogue, à adapter avant exécution. Les secrets doivent rester dans les identifiants.

json

{
  "model": "",
  "systemPrompt": "",
  "userPrompt": "",
  "attachments": [],
  "messages": [],
  "responseFormat": "text",
  "jsonSchema": "",
  "categories": [],
  "contextPath": "",
  "retrieverSource": "",
  "targetLanguage": "French"
}

Vérification

Testez le nœud avec des données représentatives. Contrôlez sa sortie dans l’inspecteur et les logs, puis utilisez le mapping de l’éditeur pour les champs des nœuds suivants. Un test de déclencheur avec payload simulé ne valide pas la livraison du service externe.

Voir aussi : Expressions et données, Exécutions, Catalogue des nœuds.