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b9108db3
编写于
4月 04, 2023
作者:
雪洛
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docs: update uni-ai
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5fe44360
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1 changed file
with
61 addition
and
2 deletion
+61
-2
docs/uniCloud/uni-ai.md
docs/uniCloud/uni-ai.md
+61
-2
未找到文件。
docs/uniCloud/uni-ai.md
浏览文件 @
b9108db3
...
@@ -70,8 +70,16 @@ ai都是回答文字内容,但实际场景中经常需要自动化执行一些
...
@@ -70,8 +70,16 @@ ai都是回答文字内容,但实际场景中经常需要自动化执行一些
```
js
```
js
// 因涉及费用,ai能力调用均需在服务器端进行,也就是uniCloud云函数或云对象中
// 因涉及费用,ai能力调用均需在服务器端进行,也就是uniCloud云函数或云对象中
let
llm
=
uniCloud
.
ai
.
LLMManage
(
provider
,
model
)
//provider为空时,可自动分配
let
llm
=
uniCloud
.
ai
.
getLLMManager
({
llm
.
Prompt
(
"
提示词
"
,
maxtoken
)
provider
,
model
})
llm
.
chatCompletion
({
messages
:
[{
role
:
'
user
'
,
content
:
'
你好
'
}]
})
```
```
## API
## API
...
@@ -81,3 +89,54 @@ llm.Prompt("提示词",maxtoken)
...
@@ -81,3 +89,54 @@ llm.Prompt("提示词",maxtoken)
DCloud会遴选邀请部分用户参与内测。完善后会正式推出。
DCloud会遴选邀请部分用户参与内测。完善后会正式推出。
> 服务器业务不在uniCloud上的开发者,可以把云函数URL化,把uni-ai当做http接口调用。
> 服务器业务不在uniCloud上的开发者,可以把云函数URL化,把uni-ai当做http接口调用。
### 获取LLM服务商实例@get-llm-manager
用法:
`uniCloud.ai.getLLMManager(Object GetLLMManagerOptions);`
**参数说明GetLLMManagerOptions**
|参数 |类型 |必填 |默认值 |说明 |
|--- |--- |--- |--- |--- |
|provider |string |是 |- |llm服务商,目前支持
`minimax`
、
`openai`
|
**示例**
```
js
const
llm
=
uniCloud
.
ai
.
getLLMManager
({
provider
:
'
minimax
'
,
model
})
```
### 对话@chat-completion
用法:
`llm.chatCompletion(Object ChatCompletionOptions)`
**参数说明ChatCompletionOptions**
|参数 |类型 |必填 |默认值 |说明 |
|--- |--- |--- |--- |--- |
|messages |array |是 | - |对话信息 |
|model |string |否 |minimax默认为abab5-chat,openai默认为gpt-3.5-turbo |模型名称,不同服务商可选模型不同,见下方说明 |
|maxTokens |number |否 |minimax为128、openai默认不限制 |总token数限制 |
|temperature|number |否 |minimax默认为0.95,openai默认为1 |较高的值将使输出更加随机,而较低的值将使输出更加集中和确定。建议temperature和top_p同时只调整其中一个 |
|topP |number |否 |minimax默认为0.9,openai默认为1 |采样方法,数值越小结果确定性越强;数值越大,结果越随机 |
**可用模型**
|服务商 |接口 |模型 |
|--- |--- |--- |
|minimax|chatCompletion |abab4-chat、abab5-chat(默认值) |
|openai |chatCompletion |gpt-4、gpt-4-0314、gpt-4-32k、gpt-4-32k-0314、gpt-3.5-turbo(默认值)、gpt-3.5-turbo-0301|
**示例**
```
js
llm
.
chatCompletion
({
messages
:
[{
role
:
'
user
'
,
content
:
'
你好
'
}]
})
```
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