このトピックでは、自然言語生成コンポーネントの設定方法について説明します。このコンポーネントを使用すると、大規模言語モデルを利用して、複数ラウンドの対話、ナレッジ検索、コンテンツ生成が可能になります。
コンポーネント情報
AI 大規模モデルが生成したコンテンツには問題が含まれる可能性があります。ご利用の際は、慎重に評価・検証してください。
アイコン
名称
自然言語生成
事前準備
既存のフローまたは新しいフローのキャンバスページに移動します。
既存のフローのキャンバスページに移動します。
にログインします。[チャットフロー] > [フロー管理] を選択します。編集するフローの名前をクリックします。フローのキャンバスページが表示されます。
新しいフローを作成してキャンバスページに移動します。詳細については、「フローの作成」をご参照ください。
操作手順
キャンバス上の 自然言語生成 アイコンをクリックして、右側の設定を表示します。
必要に応じてコンポーネントを設定します。詳細については、「パラメーター」をご参照ください。
右上隅にある [保存] をクリックします。表示されたメッセージで [保存] をクリックします。
パラメーター
[実装タイプ] を [モデル] または [アプリケーション] に設定できます。実装タイプによってパラメーターが異なります。次の表に、具体的なパラメーターを示します。
実装タイプ - モデル
パラメーター | 説明 |
プロトコル | モデルサービスのプロトコルです。有効値： OpenAI。 |
baseUrl | モデルサービスのエンドポイントです。例： https://api.openai.com/v1 またはその他の OpenAI 互換のエンドポイント。 |
apiKey | モデルサービスのキーです。 |
モデル名 | モデル名です。例： gpt-3.5-turbo または qwen-plus。 |
初期プロンプト | モデルセッションの初期プロンプト入力で、出力のガイドとして使用されます。例： あなたは機知に富んだコメディアンです。次の Q&A ではユーモラスな言葉遣いをしてください。 |
モデル入力 | 現在のラウンドのモデル対話入力です。テキスト内に複数の変数を直接参照または埋め込むことができます。例： {{incomingMessage}} または「{{topic}} についての情報を探してください。」 |
モデル出力変数名 | モデル対話におけるこのラウンドの出力の変数名です。後続のプロセスで再利用したり、メッセージ返信のコンテンツとして使用したりできます。 |
フォールバックテキスト | モデルサービスが利用できない場合、このコンテンツが出力として使用されます。例： 申し訳ありませんが、現在ご質問にお答えできません。 |
実装タイプ - アプリケーション
パラメーター | 説明 |
プロトコル | アプリケーションサービスのプロトコルです。有効値： DashScope。 説明 アプリケーションの詳細については、「アプリケーション開発」をご参照ください。 |
apiKey | アプリケーションサービスのキーです。 説明 詳細については、「API キーの作成」をご参照ください。 |
workspaceId | エージェント、ワークフロー、またはエージェントオーケストレーションアプリケーションが存在するワークスペース ID です。サブワークスペース内のアプリケーションを呼び出す際には渡す必要がありますが、デフォルトワークスペース内のアプリケーションを呼び出す際には不要です。 説明 ワークスペースの詳細については、「サブワークスペースにモデルの呼び出し、トレーニング、デプロイを承認する」をご参照ください。 |
appId | アプリケーション ID です。 |
アプリケーション入力 | 現在のラウンドのアプリケーション対話入力です。テキスト内に複数の変数を直接参照または埋め込むことができます。例： {{incomingMessage}} または「{{topic}} についての情報を探してください。」 |
カスタムパススルーパラメーター | カスタムパススルーパラメーターです。例： {"city": "Hangzhou"}。 |
アプリケーション出力変数名 | アプリケーション対話におけるこのラウンドの出力の変数名です。後続のプロセスで再利用したり、メッセージ返信のコンテンツとして使用したりできます。 |
フォールバックテキスト | アプリケーションサービスが利用できない場合、このコンテンツが出力として使用されます。例： 申し訳ありませんが、現在ご質問にお答えできません。 |