Büyük Dil Modellerini (LLM'ler), Python düğümlerini ve diğer araçları birleştirerek LangStudio IDE'de uygulama akışlarını oluşturun, hata ayıklayın ve optimize edin.
Ürün stratejisi değişikliği nedeniyle PAI-LangStudio 9 Mart 2027 saat 16:00 itibarıyla kullanımdan kaldırılacaktır. Kullanımdan kaldırma tarihinden sonra PAI console içindeki LangStudio özelliklerini kullanamazsınız ve ilgili tüm destek hizmetleri sonlandırılacaktır. Daha fazla bilgi için bkz. PAI-LangStudio kullanımdan kaldırma ve geçiş kılavuzu.
Hızlı başlangıç
Oluşturma yöntemleri
Şablondan oluştur: Çeşitli senaryolar için önceden hazırlanmış şablonları kullanarak yapay zeka uygulamalarını hızlıca oluşturun.
-
Türe göre oluştur:
Standart: Genel amaçlı uygulama geliştirmeye yöneliktir. Uygulama akışınızı oluşturmak için LLM'leri, özel Python kodunu ve diğer araçları birleştirin.
Konuşmalı: Konuşmalı uygulama geliştirmeye yöneliktir. Standart tür; konuşma geçmişi yönetimi, girişler ve çıkışlar ile diyalog tarzında bir test arayüzüyle genişletilmiştir.
-
OSS'ten içe aktar: İçe aktarmak için ZIP paketini veya uygulama akışının OSS yolunu seçin. Bu yol, uygulama akışının flow.dag.yaml dosyasını ve diğer kod dosyalarını doğrudan içermelidir.
LangStudio'daki uygulama akışı listesinin Actions sütununda bulunan Export özelliğini kullanarak bir uygulama akışını dışa aktarabilir ve ardından başkalarının içe aktarması için paylaşabilirsiniz.
Dify DSL dosyasını LangStudio uygulama akışı formatına dönüştürdükten sonra bu yöntemi kullanarak içe aktarabilirsiniz.
Ortam değişkenlerini yapılandırma
Bir uygulama akışının çalışma zamanında ihtiyaç duyduğu ortam değişkenlerini ekleyebilirsiniz. Sistem, bu değişkenleri çalıştırmadan önce otomatik olarak yükler ve Python düğümleri, araç çağrıları veya özel mantık için kullanılabilir hale getirir.
Kullanım durumları
Hassas bilgilerin yönetimi: API anahtarlarını, kimlik doğrulama belirteçlerini ve diğer gizli dizileri kod içine sabitlemek yerine burada saklayın.
Yapılandırmanın parametreleştirilmesi: Model uç noktaları ve zaman aşımları gibi çalışma zamanı parametrelerini esnek bir şekilde ayarlayın.
Yapılandırma ve kullanım
-
Uygulama akışı düzenleyicisinde, ortam değişkenleri eklemek için sağ üst köşedeki Settings seçeneğine tıklayın.
-
Bir Python düğümünde, yapılandırılmış ortam değişkenlerine standart Python'un
os.environözelliğini kullanarak erişebilirsiniz:import os # Example: Get an API key api_key = os.environ["OPENAI_API_KEY"]
Konuşma etkileşimini yapılandırma
Uygulama akışı düzenleyicisinde, sağ üst köşedeki Settings seçeneğine tıklayın ve Global Settings sekmesinde konuşma etkileşimini yapılandırın.
Konuşmadan Metne (STT)
STT özelliği, kullanıcının sesli girişini metne dönüştürür ve Başlangıç düğümündeki " Chat Input " alanını doldurur.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Metinden Konuşmaya (TTS)
TTS özelliği, bir uygulama akışının konuşmalı çıktısını otomatik olarak sese dönüştürür.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Dağıtım ve API çağrıları
Uygulama akışını PAI-EAS'e dağıttıktan sonra API çağrıları aracılığıyla konuşma etkileşimini etkinleştirebilirsiniz. Genel API kullanımı için bkz. Bir uygulama akışı dağıtma. Bu bölüm, konuşma etkileşimine özel API değişikliklerini kapsamaktadır.
Ses girişi
İstek gövdesine, ses dosyası URL'sini içeren system.audio_input alanını ekleyin (dosya veri yapısı için bkz. Dosya Türü Giriş ve Çıkış). Sistem, sesi otomatik olarak metne dönüştürür ve对话 giriş alanını doldurur.
{
"question": "",
"system": {
"audio_input": {
"source_uri": "oss://your-bucket.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/audio/input.wav"
}
}
}Ses çıkışı
TTS ile sentezlenen ses verilerini almak için <Endpoint>/run uç noktasını çağırın. Basit mod, ses verilerini döndürmez.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Akış yanıtı
TTS sesi, SSE olay akışındaki TTSOutput olayı aracılığıyla döndürülür:
{
"event": "TTSOutput",
"audio_data": "<base64-encoded audio data>",
"tts_metadata": {
"format": "pcm",
"sample_rate": 22050,
"channels": 1,
"bit_depth": 16
}
}Akış olmayan yanıt
TTS sesi, JSON yanıtında output.tts_audio alanı olarak döndürülür:
{
"output": {
"answer": "xxx",
"tts_audio": {
"audio_data": "<base64-encoded full audio data>",
"tts_metadata": {
"format": "pcm",
"sample_rate": 22050,
"channels": 1,
"bit_depth": 16
}
}
}
}Önceden hazırlanmış bileşenler
Daha fazla bilgi için bkz. Uygulama akışı düğümü referansı.
Sonraki adımlar
Uygulama akışınızı geliştirdikten ve hata ayıkladıktan sonra uygulama akışını değerlendirin. İş gereksinimlerinizi karşıladığında, üretim kullanımı için uygulama akışını PAI-EAS'e dağıtın.