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初めてですか？使い方をご紹介します プレイグラウンド、モデル、APIキーを1分でご案内します。
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LiquidAI: d1 Latest は、LiquidAI のモデルで、decisions カテゴリに属します。これは固定されたスナップショットではなくルーティングエイリアスです。モデルは常に d1 ファミリーの最新モデルにリダイレクトされるため、識別子は同じままで、基盤となるバージョンは時間とともに変わることがあります。そのため、新しいバージョンが出荷されるたびに統合を更新することなく、現在の d1 リリースを使い続けたい場合に便利な選択肢となります。
このモデルはテキストと画像を入力として受け取り、decisions を出力として生成します。コンテキストウィンドウは 65,536 トークンで、最大出力は 58,982 トークンです。出力モダリティが自由形式のテキストではなく decisions であるため、このモデルは散文の回答ではなく、選択されたオプションまたは判定を返すように作られています。画像入力と 65k コンテキストの組み合わせにより、単一のリクエストで、判定が下される前に相当量のテキスト資料を視覚コンテンツと一緒に運ぶことができます。
実用的なユースケースは、その形状から直接導かれます。分類とルーティングのタスクはよく適合します。たとえば、サポートチケットがどのカテゴリに属するか、またはどのチームがリクエストを処理すべきかを判断する場合です。承認とゲーティングのロジックも自然に適合し、モデルがリクエストをレビューして判定を返します。画像が受け入れられるため、視覚入力に依存する判定も機能します。たとえば、スクリーンショットや写真を付随するテキストと一緒にレビューし、判定を返す場合です。生成された散文ではなく、離散的な結果が必要なあらゆるワークフローが候補となります。
このモデルは、モデル ID "~liquid/d1-latest" を使用して、api14 の OpenAI 互換 API を通じて呼び出します。インターフェースは OpenAI 形式に従っているため、既存の OpenAI クライアントライブラリとツールは変更なしで動作します。クライアントを api14 エンドポイントに向け、リクエストでモデル ID を渡します。このモデルは標準のパラメータ以外に追加のリクエストパラメータをサポートしていないため、プロバイダー固有のオプションを設定する必要はありません。サンプリング制御やその他の調整ノブに依存している場合、それらはここでは利用できないため、リクエストは標準フィールドに限定する必要があります。
留意すべき点の 1 つは、このエイリアスは最新の d1 モデルを追跡するため、LiquidAI がファミリーを更新すると動作が変わる可能性があることです。これは、時間をまたいで再現可能な結果が必要な場合に重要です。その場合は、特定の d1 バージョンに固定することが代替手段となります。また、decisions 出力モダリティは、生成テキスト、要約、または会話的な返信が必要な場合にこのモデルが適していないことも意味します。そのようなニーズには、テキスト生成モデルの方が適しています。
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-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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