Model connectionsの作成および管理
- 最終更新日2025/09/10
Model connectionsの作成および管理
Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI、OpenAIなどのハイパースケーラー ベンダーの基盤モデルの厳選リストに接続し、generative AIのパワーをあなたのオートメーションに統合します。
オートメーション管理者は、基盤モデルに接続して Model connections を作成およびテストし、プロ開発者が AI Skills を作成する際にこれらの接続を利用できるようにします。 Model connections は AI Skills でプロンプトを送信し、モデルからの応答を受信するために使用されます。
さらに、Automation Adminはカスタムロールを作成し、これらのModel connectionsをカスタムロールに割り当てます。 これらのカスタム ロールは、Model connections にアクセスできるユーザーに割り当てられます。
Model connection を作成するには、以下の手順に従ってください。
前提条件
オートメーション管理者は、ビジネス組織のための Model connections を作成および管理するために、これらのロールと権限が必要です。
- ロール: AAE_Basic、オートメーション管理者カスタムロール
- 権限: Attended Bot Runner
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設定: AI データ管理は、オートメーション管理者によって有効にされ、ユーザーがAIスキルのログを無効にすることを許可するチェックボックスが選択されている必要があります。
- Bot Creator ライセンスを持つユーザーがAIスキルを使用する際にデータログを無効にできるようにする.
オートメーション管理者のカスタム ロール権限については、ロールおよび権限をご覧ください。
重要:
AI Agent Studioで外部の生成 AIモデルに接続するには、APIキー、アクセスキー、トークンなど、各モデルプロバイダーからのライセンスを自分で用意する必要があります。
その他の要件:
- 認証情報を資格情報コンテナーに保存したい場合は、その情報を手元に用意してください。 [Credential Vault による安全な資格情報ストア]を参照してください。
- Model connectionをテストするには、Bot Agent 22.60.10 以降に接続する必要があります。 テストの一環として、デスクトップ上で bot を実行する必要があります。 したがって、Bot Agentがあなたのユーザーに設定されていることを確認してください。 このタスクのために、接続を別の Control Room に切り替える必要がある場合は、Control Room インスタンス間でのデバイス登録の切り替えを参照してください。
- 接続のテストを成功させるには、Recorder パッケージと AI Skills パッケージへのアクセスが必要です。 テスト Promptは、Model connection をテストするために実行されます。
手順
次のステップ
注:
Model connection を作成、テスト、編集、または削除すると、成功または失敗の詳細とモデルの応答がログとして記録され、これらのナビゲーション画面で表示できます。
[AI Governance]を参照してください。次のタスクのステップとして、AI Skillsを作成に移動してAI Skillを作成し、Model connectionに接続して、それを自動化で使用します。