Konfigurieren Sie den HTTP-Anforderungsknoten
Erstellen Sie in den Kontoeinstellungen einen TextCortex-Schlüssel. Verwenden Sie n8n-Header-Authentifizierungs-Anmeldeinformationen, damit der Schlüssel nicht als normale Workflow-Daten gespeichert wird.
- Methode: POST.
- URL: https://api.textcortex.com/v1/chat/completions
- Authorization-Header: Bearer gefolgt von Ihrem API-Schlüssel.
- Textinhaltstyp: JSON.
Senden Sie eine minimale Chat-Anfrage
Ersetzen Sie MODEL_ID_FROM_YOUR_ACCOUNT durch einen von GET /models zurückgegebenen Bezeichner. Für einen einfachen Anfrage-Antwort-Workflow sollten Sie den Stream auf „false“ setzen.
{
"model": "MODEL_ID_FROM_YOUR_ACCOUNT",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
],
"stream": false
}Überprüfen Sie die Antwort, bevor Sie fortfahren
Lesen Sie den Antwortinhalt aus den zurückgegebenen Auswahlmöglichkeiten. Wenn ein späterer Workflow-Schritt strukturierte Daten erwartet, analysieren und validieren Sie diese Daten, bevor Sie sie an ein anderes System senden.
Definieren Sie einen Fehlerzweig für Authentifizierungsfehler, ungültige Anfragen, Zeitüberschreitungen und Ratenbeschränkungen. Vermeiden Sie es, eine Schreibaktion zu wiederholen, nur weil der Modellschritt wiederholt wurde.
Nutzen Sie Modellauswahlmöglichkeiten in allen Arbeitsabläufen
Ein Klassifizierungs-Workflow und ein Langform-Analyse-Workflow können über denselben Endpunkt unterschiedliche Modellbezeichner verwenden. Speichern Sie genehmigte Entscheidungen in der Workflow-Konfiguration.
Lassen Sie in der EU gehostete Routen für Workflows ausgewählt, die eine europäische Inferenz erfordern. Überprüfen Sie den Standort von n8n selbst und allen verbundenen Diensten getrennt vom Modellendpunkt.