LLM OpenAI

El componente LLM OpenAI en FlowHunt conecta modelos ChatGPT a tus flujos, permitiendo controlar la selección del modelo y la configuración de salida para aplicaciones versátiles de chatbots de IA.

LLM OpenAI

Descripción del componente

Cómo funciona el componente LLM OpenAI

What is the LLM Open AI component?

The LLM OpenAI component connects ChatGPT models to your flow. While the Generators and Agents are where the actual magic happens, LLM components allow you to control the model used. All components come with ChatGPT-4 by default. You can connect this component if you wish to change the model or gain more control over it.

LLM OpenAI component

LLM OpenAI Component Settings

Model Name

This is the model picker. Here, you’ll find all OpenAI models FlowHunt supports. ChatGPT offers a full list of differently capable and differently priced models. For example, using the less advanced and older GPT-3.5 will cost less than using the newest 4o, but the quality and speed of the output will suffer.

OpenAI models available in FlowHunt:

  • GPT-4o – OpenAI’s latest and most popular model. A multimodal model capable of processing text, images, and audio and searching the web. Learn more here.
  • GPT-4o Mini – A smaller, cost-effective version of GPT-4o, delivering enhanced performance over GPT-3.5 Turbo, with a 128K context window and over 60% cost reduction. See how it handles tasks.
  • o1 Mini – A streamlined version of the o1 model, designed for complex reasoning tasks, offering a balance between performance and efficiency. See how it fared in our testing.
  • o1 Preview – An advanced model with enhanced reasoning capabilities, excelling in complex problem-solving, particularly in coding and scientific reasoning, available in preview form. See how it thinks and handles tasks.
  • gpt-4-vision-preview – Preview model that accepts both text and image inputs, supporting features like JSON mode and parallel function calling, enhancing multimodal interaction capabilities. Find out more here.
  • GPT-3.5 Turbo – A legacy version of GPT, great for simple tasks while not breaking the bank. See our AI Agent testing to compare it against newer models.

When choosing the right model for the task, consider the quality and speed the task requires. Older models are great for saving money on simple bulk tasks and chatting. If you’re generating content or searching the web, we suggest you opt for a newer, more refined model.

Max Tokens

Tokens represent the individual units of text the model processes and generates. Token usage varies with models, and a single token can be anything from words or subwords to a single character. Models are usually priced in millions of tokens.

The max tokens setting limits the total number of tokens that can be processed in a single interaction or request, ensuring the responses are generated within reasonable bounds. The default limit is 4,000 tokens, which is the optimal size for summarizing documents and several sources to generate an answer.

Temperature

Temperature controls the variability of answers, ranging from 0 to 1.

A temperature of 0.1 will make the responses very to the point but potentially repetitive and deficient.

A high temperature of 1 allows for maximum creativity in answers but creates the risk of irrelevant or even hallucinatory responses.

For example, the recommended temperature for a customer service bot is between 0.2 and 0.5. This level should keep the answers relevant and to the script while allowing for a natural level of variation in responses.

How To Add The LLM OpenAI To Your Flow

You’ll notice that all LLM components only have an output handle. Input doesn’t pass through the component, as it only represents the model, while the actual generation happens in AI Agents and Generators.

The LLM handle is always purple. The LLM input handle is found on any component that uses AI to generate text or process data. You can see the options by clicking the handle:

Open AI compatibility

This allows you to create all sorts of tools. Let’s see the component in action. Here’s a simple Agent-powered chatbot Flow using o1 Preview to generate responses. You can think of it as a basic ChatGPT chatbot.

This simple Chatbot Flow includes:

  • Chat input: Represents the message a user sends in chat.
  • Chat history: Ensures the chatbot can remember and factor in past responses.
  • Chat output: Represent the chatbot’s final response.
  • AI Agent: An autonomous AI agent that generates responses.
  • LLM OpenAI: The connection to OpenAI’s text generation models.

openAI chatbot Flow

Ejemplos de plantillas de flujo utilizando el componente LLM OpenAI

Para ayudarle a comenzar rápidamente, hemos preparado varios ejemplos de plantillas de flujo que demuestran cómo utilizar el componente LLM OpenAI de manera efectiva. Estas plantillas muestran diferentes casos de uso y mejores prácticas, facilitando la comprensión e implementación del componente en sus propios proyectos.

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Preguntas frecuentes

¿Qué son los LLM?

Los modelos de lenguaje grande son tipos de IA entrenados para procesar, comprender y generar texto similar al humano. Un ejemplo común es ChatGPT, que puede proporcionar respuestas elaboradas a casi cualquier consulta.

¿Puedo conectar un LLM directamente a la salida de chat?

No, el componente LLM solo es una representación del modelo de IA. Cambia el modelo que usará el Generador. El LLM predeterminado en el Generador es ChatGPT-4o.

¿Qué LLMs están disponibles en Flows?

Por el momento, solo el componente OpenAI está disponible. Planeamos agregar más en el futuro.

¿Necesito agregar un LLM a mi flujo?

No, los Flows son una característica versátil con muchos casos de uso sin necesidad de un LLM. Agregas un LLM si quieres crear un chatbot conversacional que genere respuestas de texto libremente.

¿El componente LLM OpenAI genera la respuesta?

No exactamente. El componente solo representa el modelo y crea reglas para que las siga. Es el componente generador el que lo conecta a la entrada y ejecuta la consulta a través del LLM para crear la salida.

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