"FlowHunt 中的 LLM xAI 是什么？"

"LLM xAI 是 FlowHunt 的一个组件，可让您在 AI 流程和聊天机器人中连接并控制 xAI 提供商的文本生成模型（如 Grok-beta）。"

"FlowHunt 支持哪些 xAI 模型？"

"目前，FlowHunt 支持来自 xAI 的 grok-beta 模型，未来将根据公开 API 的开放情况陆续添加更多模型。"

"您可以调整最大 tokens 数、temperature（回答多样性），并在可用的 xAI 模型中选择，以定制您的聊天机器人或 AI 工具的行为。"

"不需要，这是可选的。默认情况下，组件会使用 ChatGPT-4o，但您可以连接 LLM xAI，以切换到 xAI 模型或获得更多控制权。"

"只需将 LLM 组件添加到流程中，它作为模型选择器。实际的文本生成发生在与之连接的 AI Agent 和 Generator 中。"

FlowHunt 的 LLM xAI 让您可以将 xAI 的文本生成模型（如 Grok-beta）集成到您的聊天机器人和 AI 工具中，支持灵活设置 tokens、temperature 以及模型选择。

LLM xAI AI Models Chatbot

组件描述

LLM xAI 组件可以将 Grok 模型连接到您的流程中。虽然实际的“魔法”发生在 Generator 和 Agent 之中，但 LLM 组件允许您控制所用的模型。所有组件默认都配备 ChatGPT-4。您可以在需要更换模型或获得更多控制权时，连接此组件。

请记住，连接 LLM 组件是可选的。所有使用 LLM 的组件默认都采用 ChatGPT-4o。LLM 组件允许您更换模型并控制模型设置。

Token 代表模型处理和生成的最小文本单元。每种模型的 token 用法各不相同，一个 token 可能是一个单词、子词，甚至单个字符。模型通常以百万 tokens 计价。

最大 tokens 设置限制每次交互或请求能处理的总 tokens 数，确保生成的回复在合理范围内。默认上限为 4,000 个 tokens，这也是用于文档和多来源摘要生成答案的最佳大小。

Temperature 控制回答的多样性，范围从 0 到 1。

0.1 的 temperature 会让回复非常简明，但可能重复且不够丰富。

而 1 的高 temperature 则允许生成最大创意的回答，但也有可能产生无关甚至“幻觉”内容。

例如，客服机器人的建议 temperature 是 0.2 到 0.5。该范围内回复既相关、规范，又保留自然的变化。

这是模型选择器。在这里，您能看到所有来自 xAI 提供商支持的模型。xAI 的旗舰文本模型名为 Grok。目前我们仅支持 grok-beta 模型，因为这是唯一对外开放 API 的模型。

想了解更多 Grok-beta 的信息及其与其他模型的对比？请查看相关文章。

您会注意到，所有 LLM 组件仅有输出端口。输入不会经过该组件，因为它只代表模型，实际的生成发生在 AI Agent 和 Generator 中。

LLM 端口始终是紫色。任何用 AI 生成文本或处理数据的组件都可以找到 LLM 输入端口。点击端口即可查看选项：

这样，您就可以创建各种工具。让我们看看该组件的实际应用。以下是一个简单的 AI Agent 聊天机器人流程，使用 xAI 的 grok-beta 生成回复。您可以将它视为基础版的 xAI 聊天机器人。

该简单聊天机器人流程包含：

FlowHunt 中的 LLM xAI 是什么？: LLM xAI 是 FlowHunt 的一个组件，可让您在 AI 流程和聊天机器人中连接并控制 xAI 提供商的文本生成模型（如 Grok-beta）。
FlowHunt 支持哪些 xAI 模型？: 目前，FlowHunt 支持来自 xAI 的 grok-beta 模型，未来将根据公开 API 的开放情况陆续添加更多模型。
LLM xAI 组件可以控制哪些设置？: 您可以调整最大 tokens 数、temperature（回答多样性），并在可用的 xAI 模型中选择，以定制您的聊天机器人或 AI 工具的行为。
每个聊天机器人都需要连接 LLM xAI 组件吗？: 不需要，这是可选的。默认情况下，组件会使用 ChatGPT-4o，但您可以连接 LLM xAI，以切换到 xAI 模型或获得更多控制权。
如何将 LLM xAI 组件添加到我的 FlowHunt 项目中？: 只需将 LLM 组件添加到流程中，它作为模型选择器。实际的文本生成发生在与之连接的 AI Agent 和 Generator 中。