Définitions de modèles personnalisés

Les définitions de modèles personnalisés vous permettent d\'intégrer et d\'exploiter des modèles IA générative externes, hébergés sur diverses plates-formes dans divers environnements, notamment des infrastructures Sur site, des clouds privés et des plates-formes de cloud public.

Les API de modèle personnalisé vous permettent de vous connecter à n\'importe quel modèle compatible avec une API REST, vous donnant ainsi la possibilité d\'accéder à un éventail plus large de solutions d\'IA.

Le besoin de modèles personnalisés

L\'avancement rapide des technologies IA générative a abouti à une large gamme de modèles fondamentaux disponibles, chacun avec ses propres forces et spécialisations. Bien que Automation Anywhere propose une sélection de modèles préintégrés dans Studio des Agents IA, la nécessité d\'exploiter d\'autres modèles pourrait être due à :

Modèles spécialisés

Vous avez développé ou acquis des modèles entraînés sur des ensembles de données spécifiques ou ajustés pour des tâches uniques pertinentes à vos besoins commerciaux.

Sécurité et résidence des données

Les organisations ayant des stratégies de sécurité des données strictes ou des exigences réglementaires peuvent avoir besoin d\'utiliser des modèles hébergés dans leurs propres environnements sécurisés, tels que des infrastructures sur site ou des clouds privés.

Exploiter les investissements existants

Les organisations qui ont déjà investi dans le développement et le déploiement de modèles d\'IA sur des plateformes peuvent bénéficier de la possibilité d\'intégrer ces modèles directement dans leurs Automation Anywhere flux de travail.

APIs de modèles personnalisés

Pour répondre à ceux-ci, Automation Anywhere a développé des API de modèles personnalisés pour définir et se connecter à des modèles IA générative personnalisés. Ces API fonctionnent en intégrant des informations sur le modèle, y compris son fournisseur, son nom, son mécanisme d\'authentification, ses paramètres d\'entrée et son mappage de sortie, dans la base de données d\'une Control Room instance.


API de modèle personnalisé
Les quatre API suivantes, conçues pour gérer des modèles personnalisés dans Studio des Agents IA incluent :
  1. POST https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel
    • Cette API crée une nouvelle définition de modèle personnalisé.
    • Il nécessite un schéma de charge utile JSON, qui encapsule des informations à propos du modèle. Le schéma définit des attributs tels que le nom du fournisseur nom, nom du modèle spécifique, protocoles d\'authentification, API détails du point de terminaison (y compris les paramètres de chemin, les paramètres de requête et en-têtes requis) et la structure de la requête et de la réponse corps.
    • L\'API permet aux utilisateurs de définir des variables dans la requête et corps de réponse qui peuvent être remplis dynamiquement pendant l\'exécution. Ces variables peuvent être désignées à des fins différentes en utilisant annotations spécifiques :
      • PROMPT_QUERY : Cette annotation indique que la variable correspondante doit être remplacée avec l\'invite fournie par l\'utilisateur dans la Compétences en IA page. C\'est essentiel pour réussir. invites de saisie utilisateur pour le modèle.
      • PARAMÈTRE_DE_REQUÊTE : Cette L\'annotation indique que la variable doit être exposée comme un paramètre configurable sur la Connexions des modèles page.
      • PARAMÈTRE_MODÈLE : Similaire à PARAMÈTRE_DE_DEMANDE, cette annotation désigne la variable pour la configuration sur la Compétences en IA page .
      • PARAMÈTRE_DE_RÉPONSE : Cette L\'annotation signifie que la variable sera renvoyée dans la réponse du modèle d\'IA.
    • L\'API renvoie une réponse 200 OK avec le créé. modèle après création réussie.
  2. GET https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel/vendors/{vendorName}/models/{modelName}
    • Cette API récupère la définition de modèles personnalisés existants.
    • Il nécessite le nom du fournisseur (vendorName) et le nom du modèle (modelName) en tant que paramètres de chemin.
    • L\'API renvoie une réponse 200 OK contenant le objets représentant le modèle demandé.
  3. DELETE https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel/vendors/{vendorName}/models/{modelName}
    • Cette API supprime un modèle personnalisé existant.
    • Similaire à l\'API GET, il utilise (vendorName) et (modelName) comme paramètres de chemin pour identifier le modèle cible.
      Remarque : Le modèle ne peut être que supprimé s\'il n\'est pas actuellement associé à un Connexions des modèles actif. Cela signifie que vous devez d\'abord supprimer tout Compétences en IA et Robots de tâches qui dépendent du Connexion du modèle avant [tentative de suppression de la définition du modèle.]
    • L\'API renvoie une réponse 204 No Content . après suppression réussie.
  4. POST https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel/list
    • Cette API récupère une liste de tous les modèles personnalisés définis pour tous les les fournisseurs au sein de la Control Room.
    • Il accepte un corps de requête facultatif contenant un objet FilterRequest, permettant aux utilisateurs de filtrer les résultats basés sur des critères spécifiques.
    • L\'API renvoie une réponse 200 OK avec des objets. contenant les modèles demandés.

Pour plus de détails sur ces API, voir API Agent IA Studio. Vous pouvez télécharger ici une collection Postman pour Studio des Agents IA - des définitions de modèles personnalisés qui contiennent des exemples d\'appels d\'API pour se connecter aux modèles personnalisés.