Autenticar conexões de modelo

Criar Model connections usando modelos básicos, como Amazon Bedrock, Google Vertex AI, Azure OpenAI, OpenAI e outros. Revise os métodos de autenticação de conexão de cada um para configurar e garantir conexões seguras.

Importante: Para se conectar a modelos externos de IA generativa no AI Agent Studio, você precisará trazer suas próprias licenças (BYOL), como chaves de API, chaves de acesso ou tokens, dos respectivos provedores de modelos.

O método de autenticação varia conforme o modelo escolhido ao definir uma Model connection. Estes são detalhes de autenticação para cada modelo básico.

Nota: Ao criar e testar uma Model connection, para qualquer credencial obtida via Credential Vault, o nome do atributo para Nome de usuário e Senha não deve conter espaços. Por exemplo: se o nome do atributo for aws sign access key, ele deve ser inserido como aws_sign_access_key.

Automation Anywhere

Modelos fornecidos pela Automation Anywhere:
A Automation Anywhere forneceu modelos

Para os modelos fornecidos pela Automation Anywhere:

  • Escolha o tipo Padrão e selecione um dos dois modelos fornecidos: Claude Sonnet 3.5 ou GPT-4o.
    Nota: Esses modelos estão hospedados na infraestrutura em nuvem da Automation Anywhere.
  • Clique em Avançar e selecione uma região. As regiões disponíveis são Estados Unidos e Europa.
Nota: Você precisa de créditos de IA de Automação para executar ou testar. Para obter mais informações sobre créditos de IA de Automação, consulte Gerenciar licenças.
Automation Anywhere fundamentada no conhecimento empresarial:

Conexão de modelo AA ODIN
Você precisa primeiro criar uma conta em Automation Anywhere Enterprise Knowledge . Para a IA da Automation Anywhere, você definiria os Detalhes de autenticação para estes campos:
  • Chave da API e Segredo da API: Para adquirir essas credenciais essenciais, siga estas etapas:
    • Acesse seu projeto: Faça login na sua conta de IA Automation Anywhere e navegue até o projeto desejado ou crie um novo projeto.
    • Navegue até configurações: No seu projeto, clique em Configurações.
    • Gerar chaves de API: Na seção Chaves de API, clique em Criar nova chave.
    • Copiar credenciais: Depois de criados, copie a Chave da API e o Segredo da API gerados.
  • URL base: A URL base é a URL padrão para todas as solicitações HTTP ao servidor da API. Por exemplo: ODIN AI
    Nota: Sua organização pode ter um URL base personalizado configurado. Para garantir que você esteja usando o URL base correto, entre em contato com a equipe da sua conta Automation Anywhere para obter assistência.
  • ID do projeto: Para obter o ID do projeto:
    • Navegue até configurações: No seu projeto, clique em Configurações.
    • Copiar ID do projeto: Na seção Geral, copie o ID do projeto.
  • ID do agente: Um AI Agent é um sistema inteligente e autônomo impulsionado por um grande modelo de linguagem (LLM), projetado para realizar tarefas autodeterminadas para alcançar objetivos definidos pelo usuário. Para obter o ID do agente:
    • Navegue até os Agentes na navegação do lado esquerdo em Automation Anywhere AI.
    • Dos agentes disponíveis, selecione o agente desejado (três pontos horizontais) e clique em Editar.
    • Copie o Id do agente exibido.
Nota: Para Chave da API e Segredo da API , você pode usar tanto String Insegura quanto Credencial para inserir os valores.
  • String insegura: Selecionar essa opção exibe uma mensagem de aviso mencionando que o valor fornecido neste campo não está criptografado. Recomendamos usar uma credencial para segurança de dados.
  • Credencial: Recomendamos usar esta opção. Clique em Selecionar para selecionar os valores Cofre, Credencial e Atributo disponíveis na lista suspensa. Isso se baseia nas configurações mantidas na Control Room conectada para o gerenciador de credenciais.
    Nota: Consulte Arquitetura de segurança e Credenciais e lockers no Credential Vault para referência.

Amazon Bedrock

Detalhes de autenticação do Amazon Bedrock

Para Amazon Bedrock, você definiria os Detalhes de autenticação para estes campos:
  • Região: Selecione uma região na lista suspensa para se conectar e autenticar a Model connection.

    Você também pode adicionar uma região que não esteja disponível na lista suspensa consultando a lista em Amazon Bedrock. Insira neste formato para que a região seja adicionada à lista. Por exemplo: us-east-1.

    Nota: Para obter uma lista das regiões de implantação compatíveis para os modelos Amazon Bedrock, consulte .Regiões e modelos compatíveis para bases de conhecimento do Amazon Bedrock .
  • Chave de acesso: A chave de acesso da AWS funciona como um identificador exclusivo no ecossistema da AWS. É uma parte fundamental do processo de autenticação, permitindo que os serviços da AWS reconheçam e validem seu acesso.
  • Chave de acesso secreta: Essa chave é a contraparte confidencial do ID da chave de acesso. Essa chave é usada para assinar solicitações feitas à AWS, aumentando a segurança ao garantir que somente indivíduos ou sistemas autorizados possam acessar seus recursos da AWS.
  • Token de sessão (opcional): Adicionalmente, você pode incluir um token de sessão, que é um token temporário usado ao trabalhar com credenciais de segurança temporárias. Ele fornece uma camada adicional de segurança, especialmente em cenários em que o acesso temporário é necessário, como no uso de credenciais de segurança temporárias.
Nota: Para obter detalhes sobre como configurar a Chave de acesso, a Chave de acesso secreta e o Token de sessão para Amazon Bedrock, consulte Amazon Bedrock: action Autenticação.

Google Vertex AI

Detalhes de autenticação do Google Vertex AI

Para Google Vertex AI, você definiria os Detalhes de autenticação para estes campos:
  • Nome do projeto: Este é o projeto da conta do Google Cloud.
  • Região: Selecione uma região na lista suspensa para se conectar e autenticar a Model connection.

    Você também pode adicionar uma região que não esteja disponível na lista suspensa consultando a lista em Google Vertex AI. Insira neste formato para que a região seja adicionada à lista. Por exemplo: us-east-1.

  • Conexão OAuth da Control Room : Crie um ID de cliente OAuth 2.0. Um ID de cliente é usado para identificar um único aplicativo para os servidores OAuth do Google.
Nota: Para obter detalhes sobre como configurar o Projeto do Google Cloud e Conexão OAuth para Google Vertex AI, consulte Vertex AI: Ação Conectar e Criar a conexão de OAuth.

A conexão OAuth da Google Vertex AI tem um período de validade curto e expira dentro de algumas horas após a criação. Recomendamos que remova essa limitação usando as configurações de isenção do aplicativo ClientId para a Política de reautenticação no Console do Google Cloud. Para obter mais informações, consulte Configurar a política de reautenticação para a Google Vertex AI.

Azure OpenAI

Detalhes de autenticação do Azure OpenAI

Para Azure OpenAI, você definiria os Detalhes de autenticação para estes campos:
  • Nome do recurso Azure OpenAI: Você pode ver esse valor na página Recurso do Microsoft Azure.
  • ID da implantação: Você também pode obter esse valor na página de recurso do Microsoft Azure.
    A configuração de Model connection requer que o usuário forneça um ID da implementação que é o nome da implementação no portal do Microsoft Azure. Uma vez que essa implantação é mapeada para um modelo básico específico, os usuários devem garantir que tenham selecionado o modelo correto de Model connection mapeado para o modelo de implantação do Microsoft Azure.
    Nota: Você verá uma mensagem de aviso se esses valores não forem correspondentes.
  • Chave de API:
    • String insegura: Selecionar essa opção exibe uma mensagem de aviso mencionando que o valor fornecido neste campo não está criptografado. Recomendamos usar uma credencial para segurança de dados.
    • Credencial: Recomendamos usar esta opção. Clique em Selecionar para selecionar os valores Cofre, Credencial e Atributo disponíveis na lista suspensa. Isso se baseia nas configurações mantidas na Control Room conectada para o gerenciador de credenciais.
      Nota: Consulte Arquitetura de segurança e Credenciais e lockers no Credential Vault para referência.
Confirme e clique em Avançar para prosseguir para a seção Testar conexão a fim de testar a Model connection.
Nota: Consulte Configurar o Azure OpenAI e Azure OpenAI: Ação de autenticação para obter detalhes sobre como configurar os parâmetros Nome do recurso Azure OpenAI e ID da implementação.

OpenAI

Detalhes de autenticação do OpenAI

No OpenAI, você define os Detalhes de autenticação para o campo Chave de API:

Chave de API
  • String insegura: Selecionar essa opção exibe uma mensagem de aviso mencionando que o valor fornecido neste campo não está criptografado. Recomendamos usar uma credencial para segurança de dados.
  • Credencial: Recomendamos usar esta opção. Clique em Selecionar para selecionar os valores Cofre, Credencial e Atributo disponíveis na lista suspensa. Isso se baseia nas configurações mantidas na Control Room conectada para o gerenciador de credenciais.
    Nota: Consulte Arquitetura de segurança e Credenciais e lockers no Credential Vault para referência.
Confirme e clique em Avançar para prosseguir para a seção Testar conexão a fim de testar a Model connection.
Nota: Consulte OpenAI: Ação de autenticação para obter detalhes sobre como configurar a chave de API para OpenAI.