Aktion „Vertex AI“: Prompt AI“-Aktion

Die Aktion „Vertex AI: Eingabeaufforderung KI“ nutzt die PaLM-API von Google, die den Zugriff auf die Fähigkeit des Modells zur Texterstellung ermöglicht. Sie können dem Modell ein wenig Text auf Deutsch vorgeben, der dann vom Modell vervollständigt wird.

Vorbereitungen

  • Sie benötigen die Bot Creator-Rolle, um die Aktion „Vertex Eingabeaufforderung KI“ in einem Bot zu verwenden.
  • Vergewissern Sie sich, dass Sie über die erforderlichen Anmeldeinformationen zum Senden einer Anfrage verfügen und Vertex AI: Aktion „Verbinden“ eingeschlossen haben, bevor Sie eine Google Cloud-Aktion aufrufen.

Dieses Beispiel zeigt, wie Sie mit der Aktion „Vertex Prompt AI“ eine Aufforderung in natürlicher Sprache senden und eine entsprechende Antwort erhalten können.

Prozedur

  1. Navigieren Sie im Bereich Automation Anywhere Control Room zum Bereich Aktionen, wählen Sie Generative KI > Google und ziehen Sie Vertex AI: Prompt AI auf den Bildschirm.
  2. Geben Sie die folgenden Felder ein oder wählen Sie sie aus:

    Aktion „Google Vertex Eingabeaufforderung KI“

    1. Geben Sie die Projektnummer/den Projektnamen ein. Dies ist die eindeutige Projekt-ID der GCP. Weitere Informationen zur Projekt-ID finden Sie unter Google Cloud-Projekt – Projekt-ID.
    2. Geben Sie den Ort ein. Weitere Informationen zum Ort von Vertex AI finden Sie unter Vertex AI-Standorte.
    3. Klicken Sie auf das Dropdown-Menü Herausgeber und wählen Sie Google aus; oder wählen Sie Drittanbieter, um einen Drittanbieter anzugeben.
    4. Wählen Sie ein großes Sprachmodell (LLM), das Sie für Ihren Chat verwenden möchten, aus der Dropdown-Liste Modell aus. Sie können die folgenden Modelle auswählen:
      • text-bison (neuestes Modell)
      • text-bison-32k (neuestes Modell)
      • text-bison-32k@002
      • text-bison@001
      • text-bison@002
      • text-unicorn@001
      • code-bison (neuestes Modell)
      • code-bison-32k@002
      • code-bison@001
      • code-bison@002
      • code-gecko@001
      • code-gecko@002
      • code-gecko
      • gemini-1.0-pro-001
      • Eine Andere unterstützte Version, um andere unterstützte Modelle einzugeben.
      Anmerkung:
      • Bison: Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis in Sachen Leistung und Kosten.
      • Gecko: Kleinstes und kostengünstigstes Modell, für einfache Aufgaben geeignet.
    5. Geben Sie eine Eingabeaufforderung ein, die das Modell zum Generieren einer Antwort verwenden soll.
    6. Geben Sie die maximale Anzahl der zu generierenden Tokens (Max. Anzahl Tokens) ein. Wenn Sie keinen Wert eingeben, wird die maximale Anzahl der generierten Token automatisch so festgelegt, dass sie innerhalb der maximalen Kontextlänge des ausgewählten Modells liegt, indem die Länge der generierten Antwort berücksichtigt wird.
    7. Geben Sie eine Temperatur ein. Dieser Wert bezieht sich auf die Beliebigkeit der Antwort. Wenn die Temperatur sich dem Nullpunkt nähert, wird die Antwort gezielter und deterministischer. Je höher der Wert, desto zufälliger ist die Antwort.
    8. Geben Sie Standard als Sitzungsnamen ein, um die Sitzung auf die aktuelle Sitzung zu begrenzen.
    9. Um die optionalen Parameter zu verwalten, klicken Sie auf Weitere Optionen anzeigen und wählen Sie Ja. Wenn Sie Ja wählen, können Sie weitere Parameter hinzufügen, wie z. B.: Top K und Top P. Informationen über diese optionalen Parameter finden Sie unter Learn Models.
    10. Speichern Sie die Antwort in einer Variablen. In diesem Beispiel wird die Antwort in google-vertex_prompt-response gespeichert.
  3. Klicken Sie auf Ausführen, um den Bot zu starten. Sie können den Wert des Feldes ablesen, indem Sie die Antwort einfach in einer Nachrichtenfeld-Aktion ausgeben. In diesem Beispiel gibt google-vertex_prompt-response die Antwort aus.