Exigences LLM pour l’ancrage dans le contexte

Cette page couvre la compatibilité des fournisseurs LLM, les versions de modèle prises en charge et les exigences de capacité de chaque fonctionnalité d’ancrage dans le contexte.

Pour la configuration Apporter votre propre modèle (BYOM), reportez-vous à Configurer des LLM pour votre produit.

Assistance fournisseur

Le tableau suivant indique les fournisseurs pris en charge pour chaque fonctionnalité d’ancrage dans le contexte.

Fonctionnalités	OpenAI	Google Gemini	Anthropic Claude	OPS auto-hébergé
Extraction avancée	Pris en charge	Pris en charge	Pris en charge	Non pris en charge
Transformation par lots	Pris en charge	Pris en charge	Pris en charge	Pris en charge
Transformation de lot avec recherche Web	Non pris en charge	Pris en charge	Non pris en charge	Non pris en charge
DeepRAG	Pris en charge	Pris en charge	Pris en charge	Non pris en charge
Intégrations	Pris en charge	Pris en charge	Pris en charge	Pris en charge

Exigences du modèle conforme à OpenAI V1

Lors de l'utilisation d'un modèle personnalisé via le connecteur LLM OpenAI V1, le modèle doit répondre aux exigences suivantes pour chaque fonctionnalité d'ancrage dans le contexte.

Fonctionnalités	Prérequis	Recommandé (Recommended)
Intégrations	< 4 096 dimensions ; ≥ 8 000 jetons d’entrée	Gemini-intégration-001
Extraction avancée	Doit avoir : Appel d'outil forcé ; prise en charge des images multimodales. Recommandé : 16 000 jetons d’entrée ; 32 000 jetons de sortie	Gemini-2.5-forg
DeepRAG	Doit avoir : Appel d'outil forcé ; nombre > 1 assistance. Recommandé : jetons d’entrée 1 M ; 64 000 jetons de sortie	Gemini-2.5-forg
Transformation par lots	Doit avoir : Appel d'outil forcé. Recommandé : 128 000 jetons d'entrée	Gemini-2.5-forg (smartling), Gemini-2.5-frash-light (rapide)
Transformation de lot avec recherche Web	Outil de recherche Web Gemini	N’importe quel modèle de recherche sur le Web Gemini

Doit avoir — sans cette fonctionnalité, la fonctionnalité ne fonctionne pas.
Recommandé — sans cette fonctionnalité, la fonctionnalité n'est pas testée et peut mal fonctionner, ou échouer plus souvent.