人工知能はモデリング、コーディング、アーキテクチャワークフローの効率化に役立ちますが、多くの組織では、セキュリティ、パフォーマンス、またはコストポリシーに合わせるために、特定の独自大規模言語モデル（LLM）プロバイダーまたは厳格な API 設定を必要とします。Visual Paradigmはカスタム LLM エンドポイントの統合をサポートしており、チームは独自の API キーと言語モデルを接続して、クラウドおよびデスクトップツールの両方で AI 機能を駆動することができます。
独自の LLM エンドポイントを接続する主なメリット
カスタム LLM プロバイダーを接続することは、システムアーキテクト、開発者、およびエンタープライズチームにとっていくつかの利点をもたらします：
- 完全なプロバイダーの選択：お好みの AI モデルプロバイダーを持ち込み、ワークスペース内で直接カスタム API キーを活用できます。
- クロスプラットフォーム同期：Web ワークスペースで設定を一度行うだけで、接続されたデスクトップインストールは即座に同じ LLM 設定を利用します。
- 高度なパラメータ制御：パラメータのカスタマイズをサポートするモデルに対して、思考予算や推論レベルなどの微調整された AI の動作を調整できます。
- 検証済み品質保証：Visual Paradigm によってテストおよび検証されたモデルを簡単に特定し、最適なパフォーマンスと出力フォーマットを確保できます。
ステップバイステップガイド：カスタム LLM 設定の設定
ステップ 1：LLM 設定パネルへのアクセス
のワークスペースにログインしてください。Visual Paradigm OnlineAI 駆動ツール、例えばAI チャットボットツールまたはVPasCode エディタインターフェースの右上にあるアバターアイコンをクリックし、LLM 設定をメニューから選択してください。
手順 2: プロバイダーの選択と API キーの入力
設定ダイアログで、リストから希望の LLM プロバイダーを選択してください。有効な API キーを指定されたフィールドに貼り付けて認証を確立してください。
手順 3: LLM モデルの選択と検証
モデル選択ドロップダウンから使用したい特定のモデルを選択してください。まだ検証されていないモデルを選択した場合、警告通知が表示されます。「検証済みモデル」セクションを展開して検証済みモデルセクションを開くと、一貫した出力品質がテストされ承認されたモデルを閲覧できます。
手順 4: 高度なモデル動作の設定（オプション）
選択したモデルが追加の推論パラメータをサポートしている場合、「思考予算」または「思考レベル」を設定して、複雑なタスクに対する推論の深さを制御してください。
手順 5: 設定の保存と全ツールへの適用
「変更の保存」をクリックして設定を適用してください。選択した LLM はすぐに AI ツールの稼働を開始し、チャットボット」ユーティリティや「VPasCode」が含まれます。さらに、同じオンラインリポジトリに接続されたデスクトップアプリケーションを使用している場合、ローカルの AI 図面生成機能は自動的にリクエストを構成したカスタム LLM エンドポイント経由でルーティングします。
対応アプリケーションと機能
- クラウド AI ツール:Web アプリケーションおよびコードジェネレーター内のインタラクティブアシスタント機能を強化します。
- デスクトップ図面生成:クラウドで定義された LLM 設定をローカルクライアントソフトウェアに連携させ、AI 支援による UML およびシステムモデリングを可能にします。
- ドキュメントプラットフォーム:「OpenDocs」環境内の執筆ワークフローに統合し、自動レポート生成を実現します。
AI ワークフローを完全にコントロールする
クラウド環境とデスクトップ環境全体でAI設定を統一し、システムモデリングにおける柔軟性と制御性を向上させます。
今日からVisual Paradigmツールを始めましょう：
