"Thành phần LLM OpenAI Tùy Chỉnh là gì?"

"Thành phần LLM OpenAI Tùy Chỉnh cho phép bạn kết nối bất kỳ mô hình ngôn ngữ tương thích OpenAI nào—như JinaChat, LocalAI hoặc Prem—bằng cách cung cấp thông tin xác thực API và điểm cuối của riêng bạn, giúp bạn kiểm soát hoàn toàn khả năng của AI."

"Tôi có thể tùy chỉnh những cài đặt nào trong thành phần này?"

"Bạn có thể đặt tên mô hình, khóa API, điểm cuối API, temperature, số lượng tokens tối đa và bật bộ nhớ đệm kết quả để tối ưu hóa hiệu suất và linh hoạt."

"Tôi có thể sử dụng các mô hình không phải OpenAI với thành phần này không?"

"Có, miễn là mô hình sử dụng giao diện API OpenAI, bạn có thể kết nối các lựa chọn thay thế như JinaChat, LocalAI hoặc Prem."

"Khóa API của tôi có an toàn trên FlowHunt không?"

"Khóa API của bạn là cần thiết để kết nối mô hình và được nền tảng xử lý an toàn. Nó không bao giờ bị chia sẻ hoặc lộ ra cho các bên không được phép."

"Thành phần này có hỗ trợ bộ nhớ đệm kết quả không?"

"Có, bạn có thể bật bộ nhớ đệm để lưu trữ và tái sử dụng các kết quả trước đó, giảm độ trễ và tiết kiệm chi phí khi truy vấn lặp lại."

LLM OpenAI Tùy Chỉnh

Thành phần LLM OpenAI Tùy Chỉnh cho phép bạn kết nối và cấu hình các mô hình ngôn ngữ tương thích OpenAI của riêng bạn cho quy trình hội thoại AI linh hoạt, tiên tiến.

AI LLM OpenAI Custom Model

Dùng thử ngay Đặt lịch demo

Mô tả thành phần

Cách thành phần LLM OpenAI Tùy Chỉnh hoạt động

Thành phần LLM OpenAI Tùy Chỉnh cung cấp một giao diện linh hoạt để tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn tương thích với API OpenAI. Điều này bao gồm không chỉ các mô hình của OpenAI mà còn từ các nhà cung cấp thay thế như JinaChat, LocalAI và Prem. Thành phần này được thiết kế cực kỳ dễ cấu hình, phù hợp với nhiều kịch bản quy trình AI yêu cầu xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Mục đích và Chức năng

Thành phần này đóng vai trò như một cầu nối giữa quy trình AI của bạn và các mô hình ngôn ngữ tuân theo tiêu chuẩn API OpenAI. Bằng cách cho phép bạn chỉ định nhà cung cấp mô hình, điểm cuối API và các tham số khác, nó giúp bạn tạo hoặc xử lý văn bản, trò chuyện hay các đầu ra dựa trên ngôn ngữ khác trong quy trình. Dù bạn cần tóm tắt nội dung, trả lời câu hỏi, tạo văn bản sáng tạo hoặc thực hiện các tác vụ NLP khác, thành phần này đều có thể điều chỉnh theo nhu cầu của bạn.

Cài đặt

Bạn có thể kiểm soát hành vi của thành phần thông qua nhiều tham số:

Tham số	Loại	Bắt buộc	Mặc định	Mô tả
Max Tokens	int	Không	3000	Giới hạn độ dài tối đa của văn bản đầu ra được sinh.
Model Name	string	Không	(trống)	Chỉ định chính xác mô hình sử dụng (ví dụ: `gpt-3.5-turbo`).
OpenAI API Base	string	Không	(trống)	Cho phép bạn đặt điểm cuối API tùy chỉnh (ví dụ cho JinaChat, LocalAI hoặc Prem). Nếu để trống sẽ mặc định là OpenAI.
API Key	string	Có	(trống)	Khóa API bí mật của bạn để truy cập nhà cung cấp mô hình ngôn ngữ đã chọn.
Temperature	float	Không	0.7	Kiểm soát mức độ sáng tạo của đầu ra. Giá trị thấp sẽ cho kết quả quyết định hơn. Phạm vi: 0 đến 1.
Use Cache	bool	Không	true	Bật/tắt bộ nhớ đệm truy vấn để tăng hiệu quả và giảm chi phí.

Lưu ý: Tất cả các tùy chọn cấu hình này đều là cài đặt nâng cao, giúp bạn kiểm soát chi tiết hành vi và tích hợp của mô hình.

Đầu vào và Đầu ra

Đầu vào:
Thành phần này không có cổng đầu vào.
Đầu ra:
- Sinh ra một đối tượng BaseChatModel, có thể sử dụng ở các thành phần tiếp theo trong quy trình của bạn để xử lý hoặc tương tác tiếp.

Tại sao nên dùng thành phần này?

Linh hoạt: Kết nối với bất kỳ mô hình ngôn ngữ tương thích OpenAI nào, kể cả triển khai từ bên thứ ba hoặc cục bộ.
Tùy chỉnh: Điều chỉnh các tham số như giới hạn tokens, độ ngẫu nhiên (temperature) và bộ nhớ đệm cho phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.
Mở rộng: Phù hợp cho chatbot, sinh nội dung, tóm tắt, sinh mã nguồn và nhiều hơn nữa.
Hiệu quả: Bộ nhớ đệm tích hợp giúp tránh truy vấn lặp lại và tối ưu hóa chi phí sử dụng API.

Ví dụ ứng dụng

Triển khai chatbot sử dụng mô hình ngôn ngữ tương thích OpenAI chạy cục bộ.
Sinh tóm tắt hoặc nội dung sáng tạo bằng JinaChat, LocalAI hoặc một điểm cuối API tùy chỉnh.
Tích hợp phân tích văn bản dựa trên LLM vào quy trình AI lớn hơn, kết nối đầu ra tới các thành phần xử lý phía sau.

Bảng tóm tắt

Tính năng	Mô tả
Hỗ trợ nhà cung cấp	OpenAI, JinaChat, LocalAI, Prem hoặc bất kỳ dịch vụ tương thích API OpenAI
Loại đầu ra	BaseChatModel
Điểm cuối API	Có thể cấu hình
Bảo mật	Yêu cầu Khóa API (được giữ bí mật)
Khả năng sử dụng	Cài đặt nâng cao cho người dùng chuyên nghiệp, nhưng mặc định phù hợp hầu hết ứng dụng

Thành phần này lý tưởng cho bất kỳ ai muốn tích hợp năng lực LLM linh hoạt, mạnh mẽ và dễ cấu hình vào quy trình AI, bất kể bạn dùng trực tiếp OpenAI hay nhà cung cấp thay thế.

Câu hỏi thường gặp

Thành phần LLM OpenAI Tùy Chỉnh là gì?: Thành phần LLM OpenAI Tùy Chỉnh cho phép bạn kết nối bất kỳ mô hình ngôn ngữ tương thích OpenAI nào—như JinaChat, LocalAI hoặc Prem—bằng cách cung cấp thông tin xác thực API và điểm cuối của riêng bạn, giúp bạn kiểm soát hoàn toàn khả năng của AI.
Tôi có thể tùy chỉnh những cài đặt nào trong thành phần này?: Bạn có thể đặt tên mô hình, khóa API, điểm cuối API, temperature, số lượng tokens tối đa và bật bộ nhớ đệm kết quả để tối ưu hóa hiệu suất và linh hoạt.
Tôi có thể sử dụng các mô hình không phải OpenAI với thành phần này không?: Có, miễn là mô hình sử dụng giao diện API OpenAI, bạn có thể kết nối các lựa chọn thay thế như JinaChat, LocalAI hoặc Prem.
Khóa API của tôi có an toàn trên FlowHunt không?: Khóa API của bạn là cần thiết để kết nối mô hình và được nền tảng xử lý an toàn. Nó không bao giờ bị chia sẻ hoặc lộ ra cho các bên không được phép.
Thành phần này có hỗ trợ bộ nhớ đệm kết quả không?: Có, bạn có thể bật bộ nhớ đệm để lưu trữ và tái sử dụng các kết quả trước đó, giảm độ trễ và tiết kiệm chi phí khi truy vấn lặp lại.

Tích hợp LLM tùy chỉnh với FlowHunt

Kết nối các mô hình ngôn ngữ của riêng bạn và tăng tốc quy trình AI. Trải nghiệm thành phần LLM OpenAI Tùy Chỉnh trong FlowHunt ngay hôm nay.

Dùng thử ngay Đặt lịch demo

Tìm hiểu thêm

Mô hình Ngôn ngữ Lớn Meta AI (LLaMA)

Mô hình Ngôn ngữ Lớn Meta AI (LLaMA) là một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến do Meta phát triển. Với số lượng tham số lên đến 65 tỷ, LLaMA xuất sắc tro...

May 30, 2025 3 phút đọc

AI Language Model +6