Künstliche Intelligenz hilft, Modellierungs-, Code- und Architekturworkflows zu optimieren, doch viele Organisationen benötigen spezifische benutzerdefinierte Anbieter für Large-Language-Modelle (LLM) oder strenge API-Konfigurationen, um Sicherheits-, Leistungs- oder Kostenrichtlinien einzuhalten.Visual Paradigm unterstützt die Integration benutzerdefinierter LLM-Endpunkte und ermöglicht es Teams, ihre eigenen API-Schlüssel und Sprachmodelle zu verbinden, um KI-Funktionen sowohl in Cloud- als auch in Desktop-Tools zu aktivieren.
Hauptvorteile der Verbindung Ihres eigenen LLM-Endpunkts
Die Verbindung eines benutzerdefinierten LLM-Anbieters bietet Systemarchitekten, Entwicklern und Enterprise-Teams mehrere Vorteile:
- Volle Anbieterauswahl:Bringen Sie Ihre bevorzugten KI-Modellanbieter mit und nutzen Sie benutzerdefinierte API-Schlüssel direkt in Ihrer Arbeitsumgebung.
- Plattformübergreifende Synchronisierung:Konfigurieren Sie die Einstellungen einmal im Web-Arbeitsbereich, und verbundene Desktop-Installationen nutzen sofort dieselbe LLM-Einrichtung.
- Erweiterte Parametersteuerung:Passen Sie fein abgestimmte KI-Verhaltensweisen wie Denkbudgets und Reasoning-Level für Modelle an, die eine Parameteranpassung unterstützen.
- Verifizierte Qualitätssicherung:Identifizieren Sie mühelos Modelle, die von Visual Paradigm getestet und verifiziert wurden, um optimale Leistung und Ausgabeformatierung sicherzustellen.
Schritt-für-Schritt-Anleitung: Konfigurieren benutzerdefinierter LLM-Einstellungen
Schritt 1: Zugriff auf das LLM-Konfigurationspanel
Melden Sie sich in Ihrer Arbeitsumgebung in Visual Paradigm Online. Starten Sie ein KI-gesteuertes Tool, wie z. B. das KI-Chatbot-Tool oder VPasCode-Editor. Klicken Sie auf Ihr Avatar-Symbol in der oberen rechten Ecke der Oberfläche und wählen Sie LLM-Konfiguration aus dem Menü.
Schritt 2: Anbieter auswählen und API-Schlüssel eingeben
Wählen Sie im Konfigurationsdialog Ihren bevorzugten LLM-Anbieter aus der Liste aus. Fügen Sie Ihren gültigen API-Schlüssel in das dafür vorgesehene Feld ein, um die Authentifizierung herzustellen.
Schritt 3: Wählen Sie Ihr LLM-Modell aus und verifizieren Sie es
Wählen Sie das spezifische Modell, das Sie verwenden möchten, aus dem Dropdown-Menü für die Modellauswahl. Wenn Sie ein Modell auswählen, das noch nicht verifiziert wurde, wird eine Warnbenachrichtigung angezeigt. Erweitern Sie denVerifizierte ModelleBereich, um Modelle zu durchsuchen, die getestet und für eine konsistente Ausgabequalität genehmigt wurden.
Schritt 4: Erweiterte Modellverhalten konfigurieren (optional)
Wenn Ihr ausgewähltes Modell zusätzliche Inferenzparameter unterstützt, konfigurieren Sie Optionen wieDenkbudgetoderDenkniveauum die Tiefe der Schlussfolgerung für komplexe Aufgaben zu steuern.
Schritt 5: Einstellungen speichern und auf alle Tools anwenden
Klicken Sie aufÄnderungen speichernum Ihre Konfiguration anzuwenden. Ihr ausgewähltes LLM beginnt sofort, KI-Tools zu betreiben, einschließlichChatbotDienstprogramme undVPasCode. Darüber hinaus, wenn Sie die Desktop-Anwendung verwenden, die mit demselben Online-Repository verbunden ist, werden lokale Funktionen zur KI-Diagrammerstellung Anfragen automatisch über Ihren konfigurierten benutzerdefinierten LLM-Endpunkt weiterleiten.
Unterstützte Anwendungen und Funktionen
- Cloud-KI-Tools:Verbessert interaktive Assistenten-Funktionen in Webanwendungen und Code-Generatoren.
- Lokale Diagrammerstellung:Verbindet cloudbasierte LLM-Einstellungen mit lokaler Client-Software für KI-gestütztes UML- und Systemmodellieren.
- Dokumentationsplattformen:Integriert sich in Schreibworkflows innerhalb desOpenDocsUmfeld zur automatisierten Berichterstellung.
Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre KI-Workflows
Vereinheitlichen Sie Ihre KI-Konfiguration in Cloud- und Desktop-Umgebungen für mehr Flexibilität und Kontrolle bei der Systemmodellierung.
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