カスタムモデル定義により、さまざまな環境にある多様なプラットフォームでホストされている外部 生成 AI モデルと統合し、活用することができます。これには オンプレミス インフラストラクチャ、プライベートクラウド、およびパブリッククラウドプラットフォームが含まれます。

カスタム モデル API を使用すると、任意の REST API 互換モデルに接続でき、より幅広い AI ソリューションを利用することができます。

カスタム モデルの必要性

生成 AI 技術の急速な進歩により、それぞれの強みと専門性を持つ幅広い基盤モデルが利用可能になりました。 Automation Anywhere内にAI Agent Studioが事前統合されたモデルの選択肢を提供する一方で、他のモデルを活用する必要がある理由としては次のようなものがあります。

専門モデル

あなたは、特定のデータセットでトレーニングされたモデルを開発または取得したか、ビジネスニーズに関連するユニークなタスクに合わせてファインチューニングしました。

データの安全性および所在

データ セキュリティ ポリシーや規制要件が厳しい組織は、オンプレミスのインフラストラクチャやプライベート クラウドなど、自社の安全な環境内でホストされているモデルを使用する必要があるかもしれません。

既存の投資を活用

プラットフォーム上で AI モデルの開発と展開にすでに投資している組織は、これらのモデルを直接Automation Anywhereワークフローに統合する能力から恩恵を受けることができます。

カスタムモデルAPI

これらに対応するために、Automation Anywhereはカスタム モデル APIを開発しました。これにより、カスタム生成 AIモデルを定義して接続することができます。 この API は、ベンダー、名前、認証メカニズム、入力パラメータ、および出力マッピングに関する情報をControl Roomデータベース内に登録することによって機能します。


カスタム モデル API
以下の4つのAPIは、AI Agent Studio におけるカスタムモデルを管理するために設計されています:
  1. POST https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel
    • この API は新しいカスタム モデル定義を作成します。
    • モデルに関する情報をカプセル化する JSON ペイロード スキーマが必要です。 スキーマは、ベンダーの名前、特定のモデルの名前、認証プロトコル、APIエンドポイントの詳細（パスパラメータ、クエリパラメータ、および必要なヘッダーを含む）、リクエストおよびレスポンスボディの構造などの属性を定義します。
    • APIは、ユーザーがリクエストおよびレスポンスボディ内で変数を定義できるようにし、実行時に動的に値を設定できます。 これらの変数は異なる目的に使用するために特定のアノテーションを使って指定できます。
      • PROMPT_QUERY (必須): この注釈は、対応する変数がAI スキルページでユーザーによって提供されたプロンプトに置き換えられるべきであることを示しています。 これはユーザー入力プロンプトをモデルに渡すために不可欠です。
      • リクエストパラメータ (必須): この注釈は、変数が モデル接続 ページで構成可能なパラメータとして公開されるべきであることを示しています。
      • モデルパラメータ : REQUEST_PARAMETER に似て、このアノテーションは AI スキル ページの設定用の変数を指定します。
      • 応答パラメータ (必須): このアノテーションは、変数がAIモデルからの応答に返されることを示しています。
    • API は、正常に作成されたモデルとともに200 OKのレスポンスを返します。
  2. GET https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel/vendors/{vendorName}/models/{modelName}
    • この API は既存のカスタム モデルの定義を取得します。
    • パスパラメータとしてベンダー名 (vendorName) とモデル名 (modelName) が必要です。
    • API は、200 OK レスポンスを返し、要求されたモデルを表すオブジェクトが含まれています。
  3. PUT https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel
    • この API は既存のカスタム モデル定義を更新します。
      注: このAPIは、関連する モデル接続 がないカスタムモデルのみを更新できます。
    • 更新されるモデルを特定するには、ベンダー名 (vendorName) とモデル名 (modelName) が必要です。
    • API は、更新が成功すると更新されたモデルとともに200 OK のレスポンスを返します。
  4. PATCH https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel
    • このAPIはカスタムモデル定義の名前と説明を更新します。
    • 更新されるモデルを特定するには、ベンダー名 (vendorName) とモデル名 (modelName) が必要です。
    • API は、更新が成功すると更新されたモデルの詳細とともに200 OKのレスポンスを返します。
  5. DELETE https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel/vendors/{vendorName}/models/{modelName}
    • この API は既存のカスタム モデルを削除します。
    • GET APIと同様に、(vendorName)および(modelName)をパスパラメータとして使用して、ターゲットモデルを特定します。
      注: モデルは、現在アクティブなモデル接続に関連付けられていない場合のみ削除されます。 これは、モデル定義を削除しようとする前に、AI スキルに依存するタスク Botを最初に削除する必要があることを意味しますモデル接続。
    • 正常に削除されるとAPIは204 No Contentレスポンスを返します。
  6. POST https:/{{ControlRoomURL}}/gai/prompttools/v1/custommodel/list
    • この API は、Control Room 内のすべてのベンダーに定義されたカスタム モデルのリストを取得します。
    • FilterRequestオブジェクトを含む任意のリクエストボディを受け入れ、ユーザーが特定の基準に基づいて結果をフィルタリングできるようにします。
    • API は、要求されたモデルを含むオブジェクトを含む200 OK レスポンスを返します。

詳細については、AI エージェント スタジオ APIをご覧ください。 ここからダウンロードできるPostmanコレクションは、AI Agent Studio - カスタムモデルに接続するための例のAPI呼び出しを含むカスタムモデル定義です。