"Custom OpenAI LLM コンポーネントとは何ですか？"

"Custom OpenAI LLM コンポーネントは、JinaChat、LocalAI、Prem など、OpenAI 互換の任意の言語モデルを、独自の API 認証情報とエンドポイントを設定して接続できるため、AI の能力を完全にコントロールできます。"

"このコンポーネントでどの設定をカスタマイズできますか？"

"モデル名、API キー、API エンドポイント、温度、最大トークン数、そして最適化されたパフォーマンスや柔軟性のための結果キャッシュの有効化などを設定できます。"

"このコンポーネントで OpenAI 以外のモデルも使えますか？"

"はい。モデルが OpenAI API インターフェースに対応していれば、JinaChat、LocalAI、Prem などの代替モデルも接続できます。"

"FlowHunt で私の API キーは安全ですか？"

"API キーはモデル接続に必要であり、プラットフォームによって安全に管理されます。認可されていない第三者に共有または漏洩されることはありません。"

"このコンポーネントは出力キャッシュをサポートしていますか？"

"はい。キャッシュを有効にすることで以前の結果を保存・再利用でき、繰り返しのクエリによる待機時間や API 使用量を削減できます。"

カスタム OpenAI LLM

Custom OpenAI LLM コンポーネントは、OpenAI 互換の独自言語モデルを接続・設定し、柔軟で高度な会話型 AI フローを実現します。

コンポーネントの説明

カスタム OpenAI LLMコンポーネントの仕組み

Custom LLM OpenAI コンポーネントは、OpenAI API と互換性のある大規模言語モデルと柔軟に連携できるインターフェースを提供します。これには OpenAI だけでなく、JinaChat、LocalAI、Prem などの代替プロバイダーのモデルも含まれます。このコンポーネントは高いカスタマイズ性を持ち、自然言語処理が必要なさまざまな AI ワークフローシナリオに適しています。

目的と機能

このコンポーネントは、AI ワークフローと OpenAI API 標準に準拠した言語モデルとの橋渡しをします。モデルプロバイダーや API エンドポイント、その他のパラメータを指定することで、ワークフロー内でテキスト生成・処理、チャット、その他の言語ベースの出力を実現できます。コンテンツの要約、質問応答、クリエイティブなテキスト生成、その他の NLP タスクなど、用途に合わせて柔軟に設定可能です。

設定項目

このコンポーネントの挙動は、以下のパラメータで制御できます。

パラメータ	型	必須	デフォルト	説明
最大トークン数	int	いいえ	3000	生成されるテキスト出力の最大長を制限します。
モデル名	string	いいえ	（空欄）	使用するモデル名を正確に指定します（例: `gpt-3.5-turbo`）。
OpenAI API ベース	string	いいえ	（空欄）	カスタム API エンドポイントを設定可能（例: JinaChat、LocalAI、Prem 用）。空欄の場合は OpenAI を使用。
API キー	string	はい	（空欄）	選択した言語モデルプロバイダーへのアクセス用の秘密の API キーです。
温度	float	いいえ	0.7	出力の創造性を制御します。値が低いほど結果は決定的になります。範囲：0～1。
キャッシュを使用	bool	いいえ	true	クエリのキャッシュ有効化/無効化で効率化とコスト削減が可能です。

注記: これらのすべての設定オプションはアドバンスド（上級）設定となっており、モデルの挙動や統合をきめ細かくコントロールできます。

入力と出力

入力:
このコンポーネントには入力ハンドルはありません。
出力:
- BaseChatModel オブジェクトを出力します。ワークフロー内の次のコンポーネントでさらなる処理や対話に利用できます。

このコンポーネントを使う理由

柔軟性: OpenAI 互換の言語モデルならサードパーティやローカル展開も含めて接続可能。
カスタマイズ性: トークン上限やランダム性（温度）、キャッシュ利用など、用途に合わせてパラメータ調整が可能。
拡張性: チャットボット、コンテンツ生成、要約、コード生成など幅広く利用可能。
効率性: 内蔵キャッシュで冗長なクエリを防ぎ、API 利用コストを最適化。

利用例

OpenAI 互換言語モデルのローカルインスタンスを使ったチャットボットの展開
JinaChat、LocalAI、カスタム API エンドポイントによる要約やクリエイティブコンテンツ生成
LLM を活用したテキスト分析を大規模 AI ワークフローに統合し、出力を下流コンポーネントへ連携

機能まとめ表

機能	説明
プロバイダー対応	OpenAI、JinaChat、LocalAI、Prem、または OpenAI API 互換サービス全般
出力タイプ	BaseChatModel
API エンドポイント	設定可能
セキュリティ	API キー必須（秘密保持）
利便性	パワーユーザー向けの高度な設定も可能、デフォルトでも多くの用途に対応

このコンポーネントは、OpenAI 直利用でも代替プロバイダー利用でも、柔軟で堅牢かつカスタマイズ可能な LLM 機能を AI ワークフローに統合したい全ての方に最適です。

よくある質問

Custom OpenAI LLM コンポーネントとは何ですか？: Custom OpenAI LLM コンポーネントは、JinaChat、LocalAI、Prem など、OpenAI 互換の任意の言語モデルを、独自の API 認証情報とエンドポイントを設定して接続できるため、AI の能力を完全にコントロールできます。
このコンポーネントでどの設定をカスタマイズできますか？: モデル名、API キー、API エンドポイント、温度、最大トークン数、そして最適化されたパフォーマンスや柔軟性のための結果キャッシュの有効化などを設定できます。
このコンポーネントで OpenAI 以外のモデルも使えますか？: はい。モデルが OpenAI API インターフェースに対応していれば、JinaChat、LocalAI、Prem などの代替モデルも接続できます。
FlowHunt で私の API キーは安全ですか？: API キーはモデル接続に必要であり、プラットフォームによって安全に管理されます。認可されていない第三者に共有または漏洩されることはありません。
このコンポーネントは出力キャッシュをサポートしていますか？: はい。キャッシュを有効にすることで以前の結果を保存・再利用でき、繰り返しのクエリによる待機時間や API 使用量を削減できます。