Descrição do componente
Como o componente LLM Anthropic AI funciona
Tarefas diferentes exigem modelos diferentes, e o FlowHunt está comprometido em oferecer o melhor da IA sem a necessidade de assinar inúmeros serviços. Você tem acesso a dezenas de modelos geradores de texto e imagem em um único painel. O tipo de componente LLM reúne modelos de geração de texto e suas diversas aplicações em IA, criação de conteúdo e automação, agrupados por provedor, permitindo alternar entre modelos de IA instantaneamente.
O que é o componente LLM Anthropic AI?
O componente LLM Anthropic AI conecta a família de modelos Claude ao seu fluxo. Embora os Geradores e Agentes sejam onde a mágica acontece, os componentes LLM permitem que você controle o modelo utilizado. Todos os componentes vêm com o ChatGPT-4 por padrão. Você pode conectar este componente caso queira mudar o modelo ou obter mais controle sobre ele.
Lembre-se de que conectar um componente LLM é opcional. Todos os componentes que utilizam um LLM vêm com o ChatGPT-4o como padrão. Os componentes LLM permitem que você troque o modelo e controle as configurações do modelo.
Configurações do Componente LLM Anthropic AI
Máximo de Tokens
Tokens representam as unidades individuais de texto que o modelo processa e gera. O uso de tokens varia conforme o modelo, e um único token pode ser desde uma palavra ou subpalavra até um único caractere. Os modelos geralmente são tarifados por milhões de tokens.
A configuração de máximo de tokens limita o total de tokens que podem ser processados em uma única interação ou solicitação, garantindo que as respostas sejam geradas dentro de limites razoáveis. O limite padrão é de 4.000 tokens, o que é o tamanho ideal para resumir documentos e várias fontes para gerar uma resposta.
Temperatura
A temperatura controla a variabilidade das respostas, variando de 0 a 1.
- Uma temperatura de 0,1 torna as respostas muito objetivas, mas potencialmente repetitivas e pouco desenvolvidas.
- Uma temperatura alta de 1 permite máxima criatividade nas respostas, mas corre o risco de gerar respostas irrelevantes ou até alucinatórias.
Por exemplo, a temperatura recomendada para um bot de atendimento ao cliente é entre 0,2 e 0,5. Esse nível mantém as respostas relevantes e alinhadas ao roteiro, permitindo uma variação natural.
Modelo
Este é o seletor de modelo. Aqui, você encontrará todos os modelos suportados da Anthropic. Atualmente, suportamos todos os modelos mais recentes da família Claude:
- Claude 3.5 Sonnet – A versão mais nova do modelo intermediário da Claude. Combina velocidade e qualidade, sendo ótimo para a maioria das tarefas. Saiba mais aqui.
- Claude 3 Sonnet – Uma versão anterior do popular modelo intermediário. Confira nosso artigo para ver como ele se compara.
- Claude 3 Haiku – Modelo leve e rápido, ideal para realizar tarefas simples em massa. Apesar de ser o menos potente, ainda se sai bem em tarefas mais complexas. Veja nosso teste completo do modelo.
- Claude 2 – Um modelo legado de alto desempenho. Saiba mais sobre como ele “pensa” aqui.
Como adicionar o LLM Anthropic AI ao seu fluxo
Você notará que todos os componentes LLM têm apenas uma saída. A entrada não passa pelo componente, pois ele apenas representa o modelo, enquanto a geração em si ocorre nos Agentes de IA e Geradores.
O conector LLM é sempre roxo. O conector de entrada LLM é encontrado em qualquer componente que utilize IA para gerar texto ou processar dados. Você pode ver as opções clicando no conector:
Isso permite criar todos os tipos de ferramentas. Vamos ver o componente em ação. Aqui está um fluxo simples de chatbot Agente de IA usando o Claude 3.5 Sonnet da Anthropic para gerar respostas. Você pode encará-lo como um chatbot Anthropic básico.
Este fluxo simples de chatbot inclui:
- Entrada de chat: Representa a mensagem enviada pelo usuário.
- Histórico de chat: Garante que o chatbot lembre e considere respostas anteriores.
- Saída de chat: Representa a resposta final do chatbot.
- Agente de IA: Um agente autônomo que gera respostas.
- LLM Anthropic AI: A conexão com os modelos de geração de texto da Anthropic.
Exemplos de modelos de fluxo usando o componente LLM Anthropic AI
Para ajudá-lo a começar rapidamente, preparamos vários modelos de fluxo de exemplo que demonstram como usar o componente LLM Anthropic AI de forma eficaz. Esses modelos apresentam diferentes casos de uso e melhores práticas, tornando mais fácil para você entender e implementar o componente em seus próprios projetos.
Perguntas frequentes
- O que é o componente LLM Anthropic AI no FlowHunt?
O componente LLM Anthropic AI conecta os modelos Claude da Anthropic aos seus fluxos no FlowHunt, permitindo que você personalize qual modelo será usado para geração de texto e controle configurações como máximo de tokens e temperatura.
- Quais modelos Claude são suportados?
O FlowHunt suporta todos os modelos mais recentes da família Claude, incluindo Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Sonnet, Claude 3 Haiku e Claude 2.
- O que controlam o máximo de tokens e a temperatura?
O máximo de tokens define o limite de tamanho para cada resposta, enquanto a temperatura controla o grau de aleatoriedade — valores baixos tornam a saída mais focada, valores altos aumentam a criatividade.
- É obrigatório conectar um componente LLM Anthropic AI?
Não, conectar o componente LLM Anthropic AI é opcional. Por padrão, os componentes usam o ChatGPT-4o, mas você pode adicionar este componente para alternar para modelos Claude e ajustar as configurações.
Experimente o LLM Anthropic AI do FlowHunt
Comece a construir ferramentas e chatbots de IA personalizados usando os modelos Claude da Anthropic com fácil integração em fluxos e configuração poderosa.
Saiba mais
