言語モデルチャット

使用方法

Language Model Chat Interface アクションを使用すると、大規模言語モデルと簡単にチャットして複雑な用途を作成できます。

このアクションを使用するには、仕様を書いてモデルを設定し、大規模言語モデルが応答を生成します。

Instruction

これはモデルに送信されるメッセージです。
ここにプロンプトを書き込み、大規模言語モデルに何をするかを指示します。
Tera 形式をサポートしています。たとえば、{{INPUT.messages[0].content}} を使用してエージェントの最初のメッセージのコンテンツを取得できます。

Messages

これは大規模言語モデルに送信されるメッセージです。
ここで他のアクションの出力を Javascript または Tera 形式で参照できます。
メッセージは文字列のリストまたはオブジェクトのリストにすることができます。オブジェクトのリストの場合、各オブジェクトに role フィールドと content フィールドがあることを確認してください。:
- role フィールドはメッセージの役割を指定します。許可される役割は user、assistant、system です。
- content はモデルに送信されるメッセージを含みます。
Javascript 形式を使用します。たとえば、env.state.INPUT.messages を使用してエージェントの入力を取得できます。
注意: 配列を返すことを確認してください。
注意: モデルチャットにコンテキストを持たせたい場合は、Thread message loader アクションを使用して過去のメッセージを記録および読み込む必要があります。このアクションについて詳しくはこちらを参照してください。

Functions

関数呼び出しは、関数を API 呼び出しで記述することで大規模言語モデルを外部エージェントに接続し、モデルが 1 つまたは複数の関数を呼び出すための引数を含む JSON オブジェクトを知能的に生成できるようにします。
この機能により、モデルから構造化データを取得して、外部 API と対話するアシスタントを作成したり、自然言語を API 呼び出しに変換したりするタスクが可能になります。
Javascript 形式を使用します。