Utilizar plantillas de conector

Las plantillas de conector son configuraciones de conector predefinidas de Integration Service para proveedores de LLM comunes. Al crear un conector personalizado a través de AI Trust Layer, al seleccionar una plantilla se rellena previamente el conector con los recursos API necesarios, la configuración de autenticación y los enlaces JavaScript para ese proveedor, lo que reduce la configuración manual.

Crear un conector personalizado a partir de una plantilla

1. En Automation Suite, ve a AI Trust Layer > Configuraciones de LLM.
2. Selecciona Añadir configuración.
3. Selecciona los valores Tenant, Producto y Característica para la configuración.
4. En Configuración del modelo, configura los campos Nombre de LLM y Tipo de API .
5. En el campo Conector , selecciona Crear conector personalizado.
6. En el cuadro de diálogo Crear conector personalizado , selecciona una de las plantillas disponibles.
7. Selecciona Crear conector. Se te redirige al Creador de conectores, donde puedes editar la configuración, guardarla y publicar el conector.

Resultado

El conector personalizado se crea y se preconfigura en función de la plantilla seleccionada. Puedes editar los enlaces JavaScript del conector para personalizar aún más el comportamiento de solicitud y respuesta de LLM.

Plantillas disponibles

Las plantillas disponibles en el cuadro de diálogo Crear conector personalizado dependen del tipo de API que hayas seleccionado en la configuración del modelo.

Base de AWS

Disponible para el tipo de API: AWS Bedrock

Cuándo usar: utiliza esta plantilla cuando te conectes a tu propia instancia de Amazon Bedrock LLM y necesites controlar o modificar los atributos de solicitud y respuesta de LLM.

Autenticación: esta plantilla sigue la autenticación estándar de AWS Bedrock, basada en la clave API.

Azure OpenAI

Disponible para el tipo de API: OpenAI

Cuándo usar: utiliza esta plantilla cuando te conectes a tu propia instancia de Azure OpenAI LLM y necesites controlar o modificar los atributos de solicitud y respuesta de LLM.

Autenticación: esta plantilla sigue la autenticación estándar de Azure OpenAI.

Google Vertex AI

Cuándo usar: utiliza esta plantilla cuando te conectes a tu propia instancia de Google Vertex AI LLM y necesites controlar o modificar los atributos de solicitud y respuesta de LLM.

Autenticación: esta plantilla sigue la autenticación estándar de Google Vertex AI, basada en la clave API.

Compatible con OpenAI V1

Disponible para el tipo de API: OpenAI

Cuándo usar: utiliza esta plantilla cuando te conectes a tu propia instancia compatible con OpenAI u OpenAI V1, por ejemplo, Fireworks, y necesites controlar o modificar los atributos de solicitud y respuesta de LLM.

Autenticación: esta plantilla sigue la autenticación estándar compatible con OpenAI V1, basada en la clave API.

Puerta de enlace de IA personalizada

Disponible para el tipo de API: Todos

Cuándo usar: utiliza esta plantilla cuando tus LLM estén detrás de un AI Gateway.

Autenticación: para obtener más información sobre la configuración, consulta la documentación de autenticación del Creador de conectores.

La plantilla incluye dos recursos de API necesarios para el tipo de autenticación personalizada :

• /onProvision : se llama cuando se crea la conexión de Integration Service. Obtiene un token temporal de tu proveedor de identidades y lo guarda en la conexión junto con un tiempo de vencimiento.
• /onRefresh : se utiliza para actualizar el token. La URL de destino, el enlace previo a la solicitud y el enlace posterior a la solicitud deben coincidir con los configurados para /onProvision.

Si eliges un tipo de autenticación que no sea Personalizada, elimina los recursos de la API /onRefresh y /onProvision del conector.

Editar los enlaces de JavaScript

Después de crear un conector a partir de una plantilla, puedes personalizar su comportamiento editando los scripts JavaScript previos y posteriores a la solicitud. Para obtener más información, consulta la documentación del Creador de conectores.

Antes de editar los scripts, revisa los fragmentos de código disponibles y la documentación para cada palabra clave reservada.