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テキスト生成リクエスト用のAIエージェント

テキストの生成に使用されるAIエージェント。

string
ai_agent_text_gen

テキストの生成に使用されるAIエージェントのタイプ。

次の値に固定: ai_agent_text_gen

object

テキストの生成に使用されるAIエージェントの基本ツール。

string
---{content}---

LLMへのリクエストにコンテンツを含める方法。{content}の入力は、用途に応じて省略できます。

object
string
openai__text_embedding_ada_002

埋め込みを計算するためのAIエージェントに使用されるモデル。

object
string
basic

埋め込みを計算するためのAIエージェントに使用される戦略。

integer
64
1
512

チャンクごとのトークンの数。

AI LLMエンドポイントパラメータ (AWS) / AI LLMエンドポイントパラメータ (Google) / AI LLMエンドポイントパラメータ (OpenAI) object

OpenAI/Googleモデルに固有のLLMエンドポイントのパラメータ。

string
azure__openai__gpt_3_5_turbo_16k

基本テキストに対するAIエージェントで使用されるモデル。特定のモデル値については、利用可能なモデルのリストを参照してください。

integer
8400
1

完了に必要なトークンの数。

string
\{user_question\}
It is `{current_date}`, and I have $8000 and want to spend a week in the Azores. `{user_question}`
10000

プロンプトテンプレートには、リクエストのコンテキスト情報とユーザープロンプトが含まれます。

prompt_templateパラメータを使用する場合、{user_question}の入力を含める必要があります。{current_date}と{content}の入力は、用途に応じて省略できます。

string
You are a helpful travel assistant specialized in budget travel

LLMが、その役割と実行するべき内容を理解するのを支援することを目的としたシステムメッセージ。{current_date}の入力は、用途に応じて省略できます。

レスポンスの例

{
  "type": "ai_agent_text_gen",
  "basic_gen": {
    "content_template": "---{content}---",
    "embeddings": {
      "model": "openai__text_embedding_ada_002",
      "strategy": {
        "id": "basic",
        "num_tokens_per_chunk": 64
      }
    },
    "llm_endpoint_params": {
      "type": "openai_params",
      "frequency_penalty": 1.5,
      "presence_penalty": 1.5,
      "stop": "<|im_end|>",
      "temperature": 0,
      "top_p": 1
    },
    "model": "azure__openai__gpt_3_5_turbo_16k",
    "num_tokens_for_completion": 8400,
    "prompt_template": "It is `{current_date}`, and I have $8000 and want to spend a week in the Azores. `{user_question}`",
    "system_message": "You are a helpful travel assistant specialized in budget travel"
  }
}