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सेटिंग्स
LiquidAI: d1-ultra Latest, LiquidAI का एक मॉडल है, और यह decisions श्रेणी में आता है। यह एक रीडायरेक्टिंग उपनाम है: मॉडल हमेशा d1-ultra परिवार के नवीनतम मॉडल की ओर इंगित करता है, इसलिए अंतर्निहित संस्करण समय के साथ बदल सकता है जबकि मॉडल आईडी वही रहती है। इस व्यवहार को जानना जरूरी है इससे पहले कि आप इसके आधार पर कुछ बनाएं, क्योंकि किसी बदलते लक्ष्य पर पिन करना किसी स्थिर स्नैपशॉट पर पिन करने से अलग है।
मॉडल इनपुट के रूप में टेक्स्ट और छवियां स्वीकार करता है, इसलिए यह ऐसे प्रॉम्प्ट के साथ काम कर सकता है जिनमें लिखित निर्देश और दृश्य सामग्री दोनों शामिल हों। इसका आउटपुट मोडैलिटी मुक्त रूप की गद्य के बजाय decisions है, जिसका अर्थ है कि आपको चैट-शैली के उत्तर के बजाय संरचित चयन आउटपुट की अपेक्षा करनी चाहिए। कॉन्टेक्स्ट विंडो 32768 टोकन है, और अधिकतम आउटपुट 29491 टोकन है। ये दोनों संख्याएं मिलकर बताती हैं कि एक अनुरोध में पर्याप्त मात्रा में इनपुट हो सकता है और फिर भी बड़े decision आउटपुट के लिए जगह बची रहती है।
व्यावहारिक उपयोग इसी आकार से निकलते हैं। चूंकि यह टेक्स्ट के साथ-साथ छवियां भी लेता है और decisions लौटाता है, यह उन वर्गीकरण और रूटिंग कार्यों के लिए उपयुक्त है जहां उत्तर एक लेबल, एक श्रेणी या विकल्पों में से एक चयन होता है। उदाहरणों में आने वाले अनुरोधों को ट्रायाज करना, दस्तावेजों या स्क्रीनशॉट को श्रेणियों में छांटना, और किसी स्वचालित वर्कफ़्लो में एक शाखा चुनना शामिल है। छवि इनपुट उन मामलों को खोलता है जहां निर्णायक संकेत दृश्य होता है, जैसे किसी फोटो या रेंडर किए गए इंटरफ़ेस का आकलन करना, जबकि टेक्स्ट इनपुट निर्णय के लिए नियम या संदर्भ लेकर चलता है। बड़ी आउटपुट अनुमति तब उपयोगी होती है जब एक ही कॉल में एक के बजाय एक साथ कई decisions लौटाने हों।
आप इसे api14 के OpenAI-संगत API के माध्यम से मॉडल आईडी "~liquid/d1-ultra-latest" का उपयोग करके कॉल करते हैं। चूंकि एंडपॉइंट OpenAI chat completions के स्वरूप का पालन करता है, आप अपने संदेश सामान्य तरीके से भेजते हैं और प्रतिक्रिया को मानक फ़ील्ड से पढ़ते हैं। मॉडल सामान्य के अतिरिक्त कोई अतिरिक्त अनुरोध पैरामीटर समर्थित नहीं करता, इसलिए कॉन्फ़िगर करने के लिए कोई अलग ट्यूनिंग सतह नहीं है; अपने अनुरोध को मानक फ़ील्ड तक सीमित रखें और कार्य निर्देश प्रॉम्प्ट में डालें। चूंकि आईडी एक रीडायरेक्ट है, वही अनुरोध बाद में किसी भिन्न अंतर्निहित d1-ultra संस्करण द्वारा पूरा किया जा सकता है, इसलिए यदि व्यवहार बदले तो फिर से परीक्षण करें।
यदि आपके कार्य के लिए किसी निर्णय के बजाय उत्पन्न टेक्स्ट, बातचीत या स्पष्टीकरण चाहिए, तो टेक्स्ट आउटपुट मोडैलिटी वाला मॉडल बेहतर फिट होगा। 32768 टोकन का कॉन्टेक्स्ट भी एक वास्तविक सीमा है: लंबे दस्तावेजों, बड़े छवि सेटों या विस्तारित इतिहास के लिए चंकिंग या लंबी विंडो वाले मॉडल की आवश्यकता हो सकती है। और यदि आपको समय के साथ पुनरुत्पादनीय व्यवहार चाहिए, तो इस आईडी की रीडायरेक्टिंग प्रकृति एक कारण है कि आप जांचें कि क्या इसके बजाय कोई निश्चित संस्करण उपलब्ध है।
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": "~liquid/d1-ultra-latest",
"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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