Das Google GenAI LLM Snap Pack ist eine leistungsstarke Sammlung von Konnektoren (Snaps), die die hochmodernen großen Sprachmodelle von Google direkt in Ihre SnapLogic-Workflows integriert. Ganz gleich, ob Sie dialogorientierte KI entwickeln, die Erstellung von Inhalten automatisieren oder Erkenntnisse aus unstrukturierten Daten gewinnen möchten – dieses Snap Pack bietet Ihnen einsatzbereite Konnektoren für eine Vielzahl von Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung, von der Textgenerierung und -übersetzung über die Zusammenfassung und Beantwortung von Fragen bis hin zu anspruchsvollen Chatbot-Erlebnissen.
Was macht diesen Snap so leistungsstark?
Das Google GenAI LLM Snap Pack bietet Ihnen detaillierte Kontrolle darüber, wie die KI in Ihren Arbeitsabläufen reagiert und sich verhält. Erstellen Sie anspruchsvolle Textausgaben, indem Sie bestimmte Modelle auswählen und Parameter an Ihren Anwendungsfall anpassen. Entwickeln Sie Chatbots, die natürliche, menschenähnliche Gespräche führen. Schaffen Sie mehrsprachige Erlebnisse mit maschinellen Übersetzungsfunktionen. Gewinnen Sie wichtige Erkenntnisse durch intelligente Zusammenfassungen. Wandeln Sie Fragen in präzise Antworten um. Und arbeiten Sie nahtlos mit verschiedenen Inhaltstypen – Text, Bilder und mehr – dank multimodaler Unterstützung, die unterschiedliche Eingaben in ein einheitliches Format für Ihre Sprachmodelle standardisiert.
Passen Sie das Verhalten der KI an Ihre Bedürfnisse an
Mit den erweiterten Konfigurationsoptionen für Antworten können Sie das Verhalten der KI in verschiedenen Szenarien genau abstimmen. Ganz gleich, ob Sie kreatives Storytelling, sachliche Antworten, technische Dokumentationen oder Kundenservice-Interaktionen benötigen – Sie können Parameter und Einstellungen anpassen, um genau die Ergebnisse zu erzielen, die Ihr Unternehmen benötigt – und das alles in der Ihnen bereits vertrauten SnapLogic-Umgebung.
Dieses Snap Pack umfasst die folgenden Hauptfunktionen:
- Ermöglicht die Erstellung komplexer Texte unter Verwendung festgelegter Modelle und Parameter.
- Unterstützt Aufgaben wie Einbettung, Textgenerierung, maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung und Beantwortung von Fragen.
- Erleichtert die Erstellung von Chatbots, die menschenähnliche Gespräche führen können.
- Unterstützt erweiterte Antwortkonfigurationen, mit denen Sie das Antwortverhalten durch detaillierte Einstellungen anpassen können, sodass Sie die Ausgaben präzise auf Ihre spezifischen Anforderungen und Szenarien abstimmen können.
- Unterstützt die Verarbeitung und Generierung von Inhalten über verschiedene Modalitäten hinweg und wandelt vielfältige Eingaben in ein standardisiertes Antwortmodell um, um eine nahtlose Integration mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu ermöglichen.
Dieses Snap Pack enthält die folgenden Snaps:
- Aufruf von Tools über die Google Gemini API: Stellt externe Tools bereit, die das Modell aufrufen kann, und liefert interne Daten und Informationen für die Antwort des Modells
- Google Gemini Embedder: Erzeugt einen Einbettungsvektor auf der Grundlage der bereitgestellten Eingabedaten.
- Google Gemini Generate: Ermöglicht die Erstellung von Texten, beispielsweise zur Erstellung von Inhalten, zur Generierung von Antworten und vieles mehr.
- Google GenAI Function Generator: Erzeugt in der Ausgabe eine Tool-Definition, um dem Modell mitzuteilen, welche Tools Sie aufrufen möchten.
- Google GenAI Function Result Generator: Formatiert die von benutzergesteuerten Funktionen generierten Ergebnisse innerhalb von SnapLogic in eine einheitliche Struktur.
- Google GenAI Multimodal Content Generator: Erzeugt mithilfe von Google AI multimodale Inhalte auf Grundlage der Eingabe des Nutzers.
- Google GenAI Prompt Generator: Erzeugt die erweiterte Benutzeraufforderung gemäß der angegebenen Aufforderungsvorlage unter Verwendung des Mustache-Vorlagenformats.
- Google VertexAI Embedder: Erzeugt mithilfe von Vertex AI einen Einbettungsvektor auf der Grundlage der bereitgestellten Eingabedaten.
- Google VertexAI Generate: Erledigt Aufgaben zur Texterstellung, wie z. B. die Erstellung von Inhalten und die Generierung von Antworten.
- Aufruf von Google VertexAI-Tools: Stellt externe Tools bereit, die vom Modell aufgerufen werden können, und liefert interne Daten und Informationen für die Antwort des Vertex-Modells.
- Google VertexAI RAG Create Corpus: Erstellt einen RAG-Korpus.
- Google VertexAI RAG-Korpus löschen: Löscht ein RAG-Korpus.
- Google VertexAI RAG Get Corpus: Ruft einen RAG-Korpus ab.
- Google VertexAI RAG-Listenkorpus: Listet einen RAG-Korpus auf.
- Google VertexAI RAG-Korpus – Datei hinzufügen: Fügen Sie eine Datei zum RAG-Korpus hinzu.
- Google VertexAI RAG-Korpus – Datei abrufen: Ruft Details zu einer RAG-Datei ab, die vom LLM verwendet werden soll.
- Google VertexAI RAG-Korpus-Dateiliste: Listet alle Dateien im RAG-Korpus auf
- Google VertexAI RAG-Korpus – Datei entfernen: Entfernt eine Datei aus dem RAG-Korpus.
- Google VertexAI RAG-Abfrage: Ruft Einbettungen aus dem RAG-Korpus ab.
Weitere Informationen finden Sie auf der Dokumentationsseite.
