Utiliser des modèles de connecteur

Les modèles de connecteur sont des configurations de connecteur Integration Service prédéfinies pour les fournisseurs LLM courants. Lorsque vous créez un connecteur personnalisé via AI Trust Layer, la sélection d'un modèle préremplit le connecteur avec les ressources d'API requises, la configuration de l'authentification et les hooks JavaScript pour ce fournisseur, réduisant ainsi la configuration manuelle.

Créer un connecteur personnalisé à partir d'un modèle

1. Dans Automation Suite, accédez à AI Trust Layer > Configurations LLM.
2. Sélectionnez Ajouter une configuration.
3. Sélectionnez les valeurs Locataire, Produit et Fonctionnalité pour la configuration.
4. Sous Configuration du modèle, configurez les champs Nom LLM et Type d’API .
5. Dans le champ Connecteur , sélectionnez Créer un connecteur personnalisé.
6. Dans la boîte de dialogue Créer un connecteur personnalisé , sélectionnez l'un des modèles disponibles.
7. Sélectionnez Créer un connecteur. Vous êtes redirigé vers Générateur de connecteurs, où vous pouvez modifier la configuration, l’enregistrer et publier le connecteur.

Résultat

Le connecteur personnalisé est créé et préconfiguré en fonction du modèle sélectionné. Vous pouvez modifier les hooks JavaScript du connecteur pour personnaliser davantage le comportement de la requête LLM et de la réponse.

Modèles disponibles

Les modèles disponibles dans la boîte de dialogue Créer un connecteur personnalisé dépendent du type d'API que vous avez sélectionné dans la configuration du modèle.

AWS Bedrock

Disponible pour le type d'API : AWS Bedrock

Quand l'utiliser : utilisez ce modèle lorsque vous vous connectez à votre propre instance Amazon Bedrock LLM et vous devez contrôler ou modifier les attributs de requête et de réponse LLM.

Authentification : ce modèle suit l' authentification AWS Bedrock standard, basée sur la clé API.

Azure OpenAI

Disponible pour le type d’API : OpenAI

Quand l'utiliser : utilisez ce modèle lorsque vous vous connectez à votre propre instance LLM Azure OpenAI et vous devez contrôler ou modifier les attributs de requête et de réponse LLM.

Authentification : ce modèle suit l' authentification Azure OpenAI standard .

Google Vertex AI

Quand l'utiliser : utilisez ce modèle lorsque vous vous connectez à votre propre instance Google Vertex AI LLM et vous devez contrôler ou modifier les attributs de requête et de réponse LLM.

Authentification : ce modèle suit l’ authentification Google Vertex AI standard, basée sur la clé API.

Compatible avec OpenAI V1

Disponible pour le type d’API : OpenAI

Quand l'utiliser : utilisez ce modèle lorsque vous vous connectez à votre propre instance compatible OpenAI ou OpenAI V1 ) et vous devez contrôler ou modifier les attributs de requête et de réponse LLM.

Authentification : ce modèle suit l' authentification compatible OpenAI V1 standard, basée sur la clé API.

Passerelle d’IA personnalisée

Disponible pour le type d’API : Tout

Quand l'utiliser : utilisez ce modèle lorsque vos LLM se trouvent derrière une passerelle IA.

Authentification : pour plus de détails sur la configuration, consultez la documentation d'authentification du générateur de connecteurs.

Le modèle comprend deux ressources API requises pour le type d'authentification Personnalisé :

• /onProvision — Appelé lorsque la connexion Integration Service est créée. Récupère un jeton temporaire à partir de votre fournisseur d'identité et l'enregistre sur la connexion avec une heure d'expiration.
• /onRefresh — Utilisé pour actualiser le jeton. L'URL cible, le hook avant la demande et le hook après la demande doivent correspondre à ceux configurés pour /onProvision.

Si vous choisissez un type d’authentification autre que Personnalisé, supprimez les ressources d’API /onRefresh et /onProvision du connecteur.

Modifier les hooks JavaScript

Après avoir créé un connecteur à partir d’un modèle, vous pouvez personnaliser son comportement en modifiant les scripts JavaScript de pré-demande et de post-demande. Pour de plus amples informations, consultez la documentation du générateur de connecteurs.

Avant de modifier les scripts, examinez les extraits de code disponibles ainsi que la documentation de chaque mot-clé réservé.