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सेटिंग्स
मॉर्फ: रिफ्लेक्स, मॉर्फ का एक निर्णय मॉडल है। यह निर्णयों की श्रेणी में आता है, और इसका काम मुक्त रूप की गद्य रचना करने के बजाय किसी स्थिति के बारे में प्रश्नों का उत्तर देना है। यदि आप ऐसा सिस्टम बना रहे हैं जिसे अनुच्छेद के बजाय टाइप किया गया उत्तर चाहिए, तो यह उस प्रकार का मॉडल है जिसका वर्णन पृष्ठ में किया गया है।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट और छवियाँ स्वीकार करता है, और आउटपुट के रूप में निर्णय लौटाता है। इसकी कॉन्टेक्स्ट विंडो 65,536 टोकन है, अधिकतम आउटपुट 58,982 टोकन के साथ। निर्णय आउटपुट टाइप किया गया है: यह किसी स्थिति के बारे में choice, noul और score प्रश्नों का उत्तर देता है। चूंकि स्थिति अनुरोधों के बीच prefix-cached रहती है, उसी स्थिति पर दोहराए गए प्रश्न कैश्ड इनपुट के साथ संभाले जाते हैं। छवि और टेक्स्ट इनपुट का टाइप किए गए निर्णय आउटपुट के साथ यह संयोजन ही तय करता है कि मॉडल कहाँ उपयुक्त बैठता है।
व्यावहारिक उपयोग इसी आकार से निकलता है। आप एक स्थिति भेज सकते हैं, चाहे वह टेक्स्ट के रूप में लिखी गई हो या छवि के रूप में दी गई हो, और विकल्पों के बीच चुनने के लिए choice प्रश्न, noul प्रश्न, या श्रेणीबद्ध निर्णय पाने के लिए score प्रश्न पूछ सकते हैं। चूंकि prefix caching के माध्यम से वही स्थिति अनुरोधों के बीच दोबारा उपयोग की जा सकती है, यह उन वर्कफ़्लो के लिए उपयुक्त है जहाँ एक स्थिति को अलग अलग प्रश्नों के साथ बार बार जाँचा जाता है, जैसे किसी बड़ी पाइपलाइन के भीतर triage, routing, classification, या evaluation चरण। छवि इनपुट का अर्थ है कि यदि स्थिति पहले से स्क्रीनशॉट या स्कैन के रूप में मौजूद है तो उसे पहले ट्रांसक्राइब करना ज़रूरी नहीं है।
आप मॉडल को api14 के OpenAI-compatible API के माध्यम से मॉडल id "morph/reflex" का उपयोग करके कॉल करते हैं। अनुरोध प्रारूप OpenAI chat completions परंपरा का पालन करता है, इसलिए मौजूदा OpenAI क्लाइंट लाइब्रेरियाँ base URL को api14 पर इंगित करके काम करती हैं। यह मॉडल कोई समर्थित पैरामीटर सूचीबद्ध नहीं करता, इसलिए आपको temperature या top_p जैसे sampling नियंत्रण पास करने की अपेक्षा नहीं करनी चाहिए; स्थिति और प्रश्न भेजें और प्रतिक्रिया से निर्णय पढ़ें। इसे चुनने के लिए मॉडल id ही एकमात्र पहचानकर्ता है जिसकी आपको आवश्यकता है।
चूंकि आउटपुट उत्पन्न टेक्स्ट के बजाय एक निर्णय है, यह मॉडल तब सही नहीं बैठता जब आपको लिखित व्याख्या, सारांश, या संवादात्मक उत्तर चाहिए। उन मामलों में एक सामान्य टेक्स्ट जनरेशन मॉडल आपकी बेहतर सेवा करेगा। रिफ्लेक्स का लक्ष्य किसी स्थिति के बारे में टाइप किए गए प्रश्नों का उत्तर देने का संकीर्ण कार्य है, और यह चुनने योग्य है जब आपके एप्लिकेशन को ठीक यही चाहिए हो।
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api14.com/api/v1",
apiKey: process.env.API14_API_KEY,
});
const result = await client.post("/decisions", { body: {
"model": "morph/reflex",
"state": "Customer: I was charged twice for my order and want my money back.",
"questions": {
"team": {
"type": "choice",
"instructions": "Which team should handle this message?",
"criteria": {
"billing": "Payments, refunds, invoices",
"support": "Product questions and bugs",
"sales": "Pricing and new purchases"
}
},
"urgent": {
"type": "noul",
"instructions": "Does this need a reply today?",
"criteria": {
"true": "Money, outage or legal risk",
"false": "Can wait"
}
}
}
} });
console.log(result.answers);
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