顶点 AI： Prompt AI 操作使用了 Google 的 PaLM API，通过该 API 可以访问模型生成文本的能力。 您可以给模型一个英语文本提示，它就能完成文本。

先决条件

  • 要在机器人中使用 Vertex Prompt AI 操作，必须拥有 Bot Creator 角色。
  • 确保您拥有发送请求所需的凭据，并在调用任何 Google Cloud 操作之前包含 Vertex AI: 连接操作。

此示例展示了如何使用 Vertex Prompt AI action 发送自然语言提示并获得适当的响应。

过程

  1. 在Automation Anywhere Control Room中，导航到操作窗格，选择生成式AI > 谷歌，拖动 Vertex AI: Prompt AI，并将其放置在画布上。
  2. 输入或选择以下字段：

    Google Vertex Prompt AI 操作

    1. 输入项目编号/名称。 这是来自 GCP 的唯一 项目 ID。 有关项目 ID 的更多信息，请参阅 Google Cloud 项目的项目 ID。
    2. 输入位置。 有关 Vertex AI 位置的更多信息，请参阅 Vertex AI locations。
    3. 单击发布商下拉菜单并选择谷歌；或者选择第三方以输入第三方发布商。
    4. 从模型下拉菜单中选择一个大型语言模型（LLM）来使用您的提示。 可以选择以下模型：
      • text-bison（最新）
      • text-bison-32k（最新）
      • text-bison-32k@002
      • text-bison@001
      • text-bison@002
      • text-unicorn@001
      • code-bison（最新）
      • code-bison-32k@002
      • code-bison@001
      • code-bison@002
      • code-gecko@001
      • code-gecko@002
      • code-gecko
      • gemini-1.0-pro-001
      • 其他支持版本输入其他支持的型号。
      注：
      • Bison： 在能力和成本方面具有最高价值。
      • Gecko： 规模最小、成本最低的模型，适用于简单任务。
    5. 输入一个提示，以供模型生成响应。
    6. 输入要生成的最大令牌数（最大令牌数）。 默认情况下，如果您不输入值，则生成的最大令牌数会自动设置，以通过考虑生成响应的长度来保持在所选模型的最大上下文长度内。
    7. 输入温度。 该值指的是响应的随机性。 当温度接近零时，反应变得更加集中和确定。 值越高，响应就越随机。
    8. 输入默认作为会话名称，以将会话限制为当前会话。
    9. 要管理可选参数，请单击显示更多选项并选择是。 如果您选择是，您可以添加其他参数，例如： Top K 和 Top P。有关这些可选参数的信息，请参阅学习模型。
    10. 将响应保存到变量。 在此示例中，响应被保存到 google-vertex_prompt-response。
  3. 单击 Run 启动bot。 您可以通过在消息框 action中打印响应来读取字段的值。 在此示例中，google-vertex_prompt-response 打印响应。