Używamy plików cookie. Pliki cookie i pamięć przeglądarki pozwalają utrzymać logowanie i zapamiętać Twoje preferencje. Za Twoją zgodą mierzymy też, jak korzystasz ze strony. W każdej chwili możesz . Zobacz naszą politykę cookie.
~liquid/d1-latestKorzysta z Twojego salda według powyższych cen. Nowe konta zaczynają z darmowym użyciem.
Ustawienia
LiquidAI: d1 Latest to model od LiquidAI, który należy do kategorii decisions. Jest to alias routingu, a nie stały snapshot: model zawsze przekierowuje do najnowszego modelu z rodziny d1, więc bazowa wersja może zmieniać się w czasie, podczas gdy identyfikator pozostaje ten sam. Dzięki temu jest to wygodny wybór, gdy chcesz pozostać na bieżącym wydaniu d1 bez aktualizowania integracji za każdym razem, gdy pojawia się nowa wersja.
Model przyjmuje tekst i obrazy jako dane wejściowe i zwraca decisions jako dane wyjściowe. Jego okno kontekstu wynosi 65 536 tokenów, a maksymalna długość danych wyjściowych to 58 982 tokeny. Ponieważ modalność danych wyjściowych to decisions, a nie dowolny tekst, model jest zbudowany tak, aby zwracać wybraną opcję lub werdykt, a nie odpowiedź w formie prozy. Połączenie danych wejściowych w postaci obrazów i kontekstu 65k oznacza, że pojedyncze żądanie może przenosić znaczną ilość materiału tekstowego wraz z treścią wizualną przed podjęciem decyzji.
Praktyczne przypadki użycia wynikają bezpośrednio z tego kształtu. Zadania klasyfikacji i routingu pasują dobrze, na przykład decydowanie, do której kategorii należy zgłoszenie do pomocy technicznej lub który zespół powinien obsłużyć żądanie. Logika zatwierdzania i bramkowania to kolejne naturalne zastosowanie, w którym model analizuje żądanie i zwraca decyzję. Ponieważ obrazy są akceptowane, działają również decyzje zależne od danych wejściowych wizualnych, na przykład analiza zrzutu ekranu lub zdjęcia wraz z towarzyszącym tekstem i zwrócenie werdyktu. Każdy przepływ pracy, w którym potrzebny jest dyskretny wynik, a nie wygenerowana proza, jest kandydatem.
Model wywołujesz przez API zgodne z OpenAI w api14, używając identyfikatora modelu "~liquid/d1-latest". Ponieważ interfejs jest zgodny z formatem OpenAI, istniejące biblioteki klienckie i narzędzia OpenAI działają bez zmian; kierujesz klienta na endpoint api14 i przekazujesz identyfikator modelu w żądaniu. Model nie obsługuje żadnych dodatkowych parametrów żądania poza standardowymi, więc nie ma opcji specyficznych dla dostawcy do skonfigurowania. Jeśli polegasz na kontrolach próbkowania lub innych elementach dostrajania, nie są one tutaj dostępne, a żądanie należy ograniczyć do standardowych pól.
Jedna rzecz do zapamiętania: alias śledzi najnowszy model d1, więc zachowanie może się zmienić, gdy LiquidAI zaktualizuje rodzinę, co ma znaczenie, jeśli potrzebujesz powtarzalnych wyników w czasie. Przypięcie do konkretnej wersji d1 byłoby w takim przypadku alternatywą. Modalność danych wyjściowych decisions oznacza również, że ten model nie jest właściwym wyborem, gdy potrzebujesz wygenerowanego tekstu, podsumowań lub odpowiedzi konwersacyjnych; model generowania tekstu lepiej posłużyłby tym potrzebom.
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);
Ta społeczność nie ma jeszcze wątków. Załóż pierwszy wątek o LiquidAI: d1 Latest.