พื้นที่เครื่องมือ AI ภาพแบบ low-code กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว Flowise ซึ่งเป็นเครื่องมือสร้างภาพแบบโอเพนซอร์สสำหรับเวิร์กโฟลว์ LLM ยังคงเพิ่มการผสานรวมชุมชนและเผยแพร่การอัปเดตบ่อยครั้ง CometAPI เป็นหนึ่งในหลาย ๆ API AI แบบรวมศูนย์ แพลตฟอร์มที่ปัจจุบันแสดงโมเดลหลายร้อยโมเดลผ่านจุดปลายเดียว และโปรแกรมสร้างแบ็กเอนด์แบบไม่ต้องเขียนโค้ดอย่าง BuildShip ก็มีโหนดสำหรับเรียกใช้ CometAPI เช่นกัน เพื่อให้คุณสามารถเชื่อมโยงโมเดลเดียวกันเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของเซิร์ฟเวอร์ได้ คู่มือนี้จะแสดงเหตุผลและช่วงเวลาที่เหมาะสมในการรวมส่วนต่างๆ เหล่านี้เข้าด้วยกัน และจะแนะนำคุณเกี่ยวกับการผสานรวม Flowise → CometAPI ที่เป็นรูปธรรม วิธีการเชื่อมโยง Prompt → LLM Chain → CometAPI แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่แนะนำ และตัวอย่างกรณีการใช้งาน

FlowiseAI คืออะไร และเหตุใดจึงสำคัญ?

FlowiseAI คือแพลตฟอร์มภาพโอเพนซอร์สสำหรับการสร้างเวิร์กโฟลว์ LLM, ผู้ช่วยแชท และไปป์ไลน์แบบเอเจนต์ แพลตฟอร์มนี้นำเสนอพื้นที่แบบลากและวางที่ประกอบด้วยโหนด (การรวมระบบ) ซึ่งแสดงพรอมต์ เชน ตัวเชื่อมต่อ LLM ตัวดึงข้อมูล หน่วยความจำ เครื่องมือ และเอาต์พุต ช่วยให้ทีมงานสามารถสร้างต้นแบบและส่งมอบระบบที่ขับเคลื่อนด้วย LLM ได้โดยไม่ต้องเดินสายทุกอย่างด้วยมือ Flowise ยังเปิดเผย API, การติดตาม, เครื่องมือประเมินผล และโหนดที่ดูแลโดยชุมชน จึงมีประโยชน์ทั้งสำหรับการสร้างต้นแบบอย่างรวดเร็วและการทดลองใช้งานจริง

เหตุใดจึงสำคัญ: เมื่อใช้ Flowise คุณจะสามารถสังเกตภาพได้และดำเนินการวนซ้ำได้อย่างรวดเร็วบนเชนคำสั่งและตัวเลือกโมเดล และด้วยการเพิ่มตัวเชื่อมต่อจากบุคคลที่สาม (เช่น CometAPI) คุณสามารถสลับหรือทดลองใช้โมเดลพื้นฐานต่างๆ มากมายโดยมีการเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย

---

CometAPI คืออะไร และให้บริการอะไรบ้าง?

CometAPI เป็นเลเยอร์ API แบบรวมที่รวบรวมการเข้าถึง โมเดล AI หลายร้อยแบบ (OpenAI, Anthropic/Claude, Google/Gemini, Replicate models, image & audio providers ฯลฯ) อยู่ภายใต้รูปแบบคำขอและรูปแบบการตรวจสอบสิทธิ์ที่สอดคล้องกันเป็นหนึ่งเดียว ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเลือกหรือสลับโมเดล เปรียบเทียบต้นทุน/ความหน่วง หรือสำรองโมเดลจากผู้ให้บริการต่างๆ ได้ตามโปรแกรมโดยไม่ต้องเขียนโค้ดแอปพลิเคชันใหม่ แพลตฟอร์มนี้ถูกวางตำแหน่งให้เป็นเลเยอร์การเข้าถึงที่ไม่จำกัดเฉพาะผู้ขายและการจัดการต้นทุนสำหรับ LLM และโมเดลแบบหลายโหมด

สิ่งที่คุณจะได้รับจากการปฏิบัติ: การจัดการข้อมูลประจำตัวที่ง่ายขึ้นสำหรับการประเมินหลายโมเดล ความสามารถในการทำ A/B โมเดลต่างๆ ได้อย่างรวดเร็ว และ (บ่อยครั้ง) การเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนโดยการเลือกตัวแปรโมเดลที่ถูกกว่าเมื่อเหมาะสม

เหตุใดคุณจึงรวม FlowiseAI เข้ากับ CometAPI?

การผสาน Flowise เข้ากับ CometAPI ช่วยให้คุณใช้งานเครื่องมือสร้างภาพของ Flowise ได้อย่างสะดวก พร้อมการเข้าถึงแบ็กเอนด์โมเดลต่างๆ จากส่วนกลางผ่าน CometAPI ประโยชน์ที่ได้รับประกอบด้วย:

• การจัดการข้อมูลประจำตัวเดียวสำหรับจุดสิ้นสุดของโมเดลหลายจุด (ผ่าน CometAPI)
• โมเดล A/Bing ที่ใช้งานง่ายและการกำหนดเส้นทางระดับผู้ให้บริการภายในเชนภาพ (สลับโมเดลโดยไม่ต้องเปลี่ยนการเดินสายโหนด)
• การทดลองที่รวดเร็วยิ่งขึ้น: สลับโมเดล ปรับคำเตือน และเปรียบเทียบผลลัพธ์ภายในโฟลว์ Flowise
• ลดแรงเสียดทานทางวิศวกรรมสำหรับทีมที่ต้องการเลเยอร์การประสานภาพแต่ต้องการผู้ให้บริการโมเดลหลายรายเบื้องหลัง
• เหตุใดคุณจึงรวม FlowiseAI เข้ากับ CometAPI?
• การผสาน Flowise เข้ากับ CometAPI ช่วยให้คุณใช้งานเครื่องมือสร้างภาพของ Flowise ได้อย่างสะดวก พร้อมการเข้าถึงแบ็กเอนด์โมเดลต่างๆ จากส่วนกลางผ่าน CometAPI ประโยชน์ที่ได้รับประกอบด้วย:
• การจัดการข้อมูลประจำตัวเดียวสำหรับจุดสิ้นสุดของโมเดลหลายจุด (ผ่าน CometAPI)
• โมเดล A/Bing ที่ใช้งานง่ายและการกำหนดเส้นทางระดับผู้ให้บริการภายในเชนภาพ (สลับโมเดลโดยไม่ต้องเปลี่ยนการเดินสายโหนด)
• การทดลองที่รวดเร็วยิ่งขึ้น: สลับโมเดล ปรับคำเตือน และเปรียบเทียบผลลัพธ์ภายในโฟลว์ Flowise
• ลดแรงเสียดทานทางวิศวกรรมสำหรับทีมที่ต้องการเลเยอร์การประสานภาพแต่ต้องการผู้ให้บริการโมเดลหลายรายเบื้องหลัง
• ความสามารถเหล่านี้ช่วยเร่งความเร็วในการตั้งค่า RAG การประสานงานตัวแทน และเวิร์กโฟลว์การจัดทำโมเดล ในขณะที่ยังคงรักษาแหล่งที่มาและการติดตามภาพที่ Flowise มอบให้

ความสามารถเหล่านี้ช่วยเร่งการตั้งค่า RAG การประสานงานตัวแทน และเวิร์กโฟลว์การจัดทำโมเดลในขณะที่ยังคงรักษาแหล่งที่มาของภาพและ ความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับ Flowise ให้บริการ.

คุณต้องการสภาพแวดล้อมและเงื่อนไขเบื้องต้นอะไรบ้างก่อนการบูรณาการ?

รายการตรวจสอบ (ขั้นต่ำ):

• เข้าสู่ระบบเพื่อ โฟลว์ไอ
• A โคเมทเอพีไอ บัญชี + รหัส API (คุณจะดึงข้อมูลนี้จากคอนโซล CometAPI) หมายเหตุ: CometAPI ใช้เส้นทางฐาน (เช่น https://api.cometapi.com/v1/) สำหรับคำขอ — คุณจะระบุสิ่งนั้นในการตั้งค่าโหนด Flowise

การเตรียมการด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติการ:

• จัดเก็บคีย์ API ใน Flowise Credentials — อย่าใส่คีย์ในเทมเพลตแจ้งเตือนหรือโค้ดโหนด
• กำหนดโควตาแผนและอัตราจำกัด: ทั้ง CometAPI และผู้จำหน่ายโมเดลพื้นฐานอาจกำหนดขีดจำกัดได้ ตรวจสอบแผนของคุณและใช้การควบคุมปริมาณการใช้งานฝั่งไคลเอนต์หรือการลองใหม่หากจำเป็น
• สังเกตต้นทุน: เมื่อเปลี่ยนโมเดล คุณสามารถเปลี่ยนการใช้งานโทเค็นและต้นทุนได้อย่างมาก — เมตริกเครื่องมือและชุดป้องกัน

ฉันจะบูรณาการ CometAPI เข้ากับ FlowiseAI ได้อย่างไร (ค้นหาและเพิ่มโหนด CometAPI — ขั้นตอนมีอะไรบ้าง)

ปฏิบัติตามขั้นตอนปฏิบัติเหล่านี้เพื่อเพิ่ม ChatCometAPI โหนดและกำหนดค่าข้อมูลประจำตัว

ขั้นตอนที่ 1 — ยืนยันว่าคุณมีโหนดที่พร้อมใช้งาน

1. ใน FlowiseAI ให้คลิก เพิ่มใหม่
2. ในช่องค้นหา ให้พิมพ์และค้นหาคำว่า "cometapi" เพื่อค้นหากล่อง CometAPI โหนดชุมชนบางโหนดจะปรากฏภายใต้ LangChain → Chat Models

ขั้นตอนที่ 2 — เพิ่มโหนด CometAPI ลงในโฟลว์ของคุณ

1. ลาก ChatCometAPI โหนดลงในเวิร์กสเปซของคุณ โหนดจะแสดงการเลือกโมเดล อุณหภูมิ โทเค็นสูงสุด และพารามิเตอร์อนุมานอื่นๆ
2. วาง เริ่มต้น/อินพุต โหนด (หรือโหนดที่ดูแลแชทบอทของคุณ) ที่อยู่ต้นน้ำของโหนด CometAPI

ขั้นตอนที่ 3 — กำหนดค่าข้อมูลประจำตัวสำหรับ CometAPI

1. ในเมนูแบบเลื่อนลง Connect Credential ของโหนด CometAPI เลือกสร้างใหม่และค้นหา คีย์ API / หนังสือรับรอง ฟิลด์ (ใน Flowise หรือเปิด หนังสือรับรอง)
2. ใส่ของคุณ รหัส API CometAPI (ควรใช้ผ่านตัวจัดการข้อมูลประจำตัวของ Flowise หรือเป็นตัวแปรสภาพแวดล้อม) ในการผลิต ให้ใช้การจัดการความลับ
3. เลือกโมเดลพื้นฐานเริ่มต้น (หรือปล่อยให้ปรับได้จากอินพุตโหนดหากคุณต้องการสลับโมเดลรันไทม์) โดยทั่วไปแล้ว CometAPI จะยอมรับ model พารามิเตอร์ที่ระบุว่าควรใช้ผู้จำหน่าย/รุ่นใด

ขั้นตอนที่ 4 — ตั้งค่าเส้นทางฐานและพารามิเตอร์เพิ่มเติม

ในการตั้งค่าโหนด ChatCometAPI ให้ขยาย พารามิเตอร์เพิ่มเติม และตั้งค่า เส้นทางฐาน ไปยัง https://api.cometapi.com/v1/ (สิ่งนี้จำเป็นเพื่อให้โหนดชี้ไปที่เกตเวย์ v1 ของ CometAPI) สามารถปรับชื่อโมเดลเริ่มต้นหรือพารามิเตอร์ผู้ให้บริการที่รองรับโดย CometAPI ได้ตามต้องการ

คำแนะนำในการแก้ไขปัญหา:

• หากการโทรล้มเหลว ให้ตรวจสอบทางออกเครือข่ายและกฎไฟร์วอลล์/NAT ระหว่าง Flowise และจุดสิ้นสุด CometAPI
• ตรวจสอบขีดจำกัดอัตราและการตอบสนองข้อผิดพลาดที่ส่งคืนโดย CometAPI; นำการถอยกลับแบบเลขชี้กำลังไปใช้กับ 429/5xx

ฉันจะเพิ่มโหนด Prompt และตั้งค่าโซ่ LLM ใน Flowise ได้อย่างไร

Flowise LLM flows มักประกอบเป็น อินพุต → เทมเพลตพร้อมท์ → LLM Chain → เอาท์พุตนี่คือสูตรการเดินสายคอนกรีตโดยใช้ CometAPI เป็นโมเดลภาษา:

ขั้นตอน A — สร้างโหนดเทมเพลตพร้อมท์

1. เพิ่ม เทมเพลตพรอมต์ โหนด (หรือโหนด “พร้อมท์”) ไปยังผืนผ้าใบ
2. ในโหนด Prompt ให้เขียนเทมเพลตของคุณโดยใช้ตัวแปรสำหรับเนื้อหาแบบไดนามิก เช่น:

   You are an expert SRE. Given the following user question: {{user_input}}
   Produce a step-by-step diagnostic plan and concise summary.

3. เปิดเผย user_input เป็นตัวแปรที่ต้องเติมจากโหนดเริ่มต้น/อินพุต

ขั้นตอนที่ B — เพิ่มโหนด LLM Chain (LLM wrapper)

เพิ่ม วิทยาลัย LLM or LLM โหนดที่แสดงการเรียกใช้งานโมเดลพร้อมต์ → ใน Flowise โหนด LLM Chain มักจะมีอินพุตหลักสองรายการ: แบบจำลองภาษา (โหนดแบบจำลอง/อนุมาน) และ รวดเร็ว (เทมเพลตแจ้งเตือน)

ขั้นตอน C — เชื่อมต่อโหนด (เดินสายอย่างชัดเจน)

• เชื่อมต่อโหนด CometAPI เข้ากับ LLM Chain แบบจำลองภาษา อินพุต
  สิ่งนี้จะบอกโซ่ว่าจะเรียกโมเดลใดเพื่อสร้าง (CometAPI จะกลายเป็นผู้ให้บริการโมเดล)
• เชื่อมต่อโหนด Prompt Template เข้ากับ LLM Chain รวดเร็ว อินพุต
  โซ่จะรวมเทมเพลตพร้อมต์กับค่าตัวแปรและส่งพร้อมต์ที่ได้ผลลัพธ์ไปยัง CometAPI
• เชื่อมต่อโหนดเริ่มต้น/อินพุตกับเทมเพลตพร้อมท์ user_input ตัวแปร
• เชื่อมต่อเอาท์พุต LLM Chain เข้ากับโหนดเอาท์พุต (การตอบสนอง UI หรือเครื่องมือปลายทาง)

เมื่อมองดูการไหลควรอ่านได้ว่า:

Start/Input → Prompt Template → LLM Chain (Language Model = CometAPI node) → Output

ขั้นตอนที่ D — ทดสอบด้วยการรันแบบแห้ง

• รันโฟลว์ในคอนโซลทดสอบของ Flowise ตรวจสอบพรอมต์ที่ส่งไปยัง CometAPI โทเค็นการตอบกลับ และเวลาแฝง ปรับอุณหภูมิ โทเค็นสูงสุด หรือ top-p ในการตั้งค่าโหนดของ CometAPI เพื่อปรับความคิดสร้างสรรค์เทียบกับการกำหนด

การผสานรวมนี้ช่วยให้สามารถใช้งานจริงในกรณีใดบ้าง

ด้านล่างนี้เป็นกรณีการใช้งานที่แข็งแกร่งซึ่ง Flowise + CometAPI ให้ผลประโยชน์ที่จับต้องได้:

1) การกำหนดเส้นทางหลายรุ่น / การเลือกเครื่องมือที่ดีที่สุด

สร้างโฟลว์ที่เลือกโมเดลต่องานย่อย: การสรุปอย่างรวดเร็วด้วยโมเดลต้นทุนต่ำ การวิเคราะห์ข้อเท็จจริงด้วยโมเดลความแม่นยำสูง และการสร้างภาพผ่านโมเดลภาพ ทั้งหมดนี้ผ่านพารามิเตอร์ CometAPI โดยไม่ต้องเปลี่ยนสาย Flowise

2) การทดสอบและประเมินโมเดล A/B

หมุน LLM Chains แบบขนานสองชุดใน Flowise (A เทียบกับ B) ส่งต่อพรอมต์เดียวกันไปยังตัวเลือกโมเดล CometAPI ที่แตกต่างกัน และป้อนผลลัพธ์ไปยังโหนดตัวเปรียบเทียบขนาดเล็กที่ให้คะแนนเอาต์พุต ใช้เมตริกเพื่อตัดสินใจว่าจะใช้โมเดลใด

3) ไฮบริด RAG (Retriever + LLM)

ใช้คลังเอกสารและตัวดึงข้อมูลเวกเตอร์ของ Flowise เพื่อรวบรวมบริบท จากนั้นส่งเทมเพลตพร้อมท์แบบรวมไปยังโมเดลของ CometAPI API แบบรวมนี้ช่วยลดความยุ่งยากในการสลับ LLM ที่ใช้สำหรับการสังเคราะห์ขั้นสุดท้าย

4) เครื่องมือตัวแทน (API, DB, รหัส)

เครื่องมือเขียน (HTTP GET/POST, การเรียกใช้ DB) ภายในเอเจนต์ Flowise ใช้ CometAPI สำหรับการใช้เหตุผลทางภาษาและการเลือกแอคชัน และกำหนดเส้นทางเอาต์พุตไปยังตัวเชื่อมต่อ/เครื่องมือ Flowise รองรับเครื่องมือคำขอและรูปแบบเอเจนต์สำหรับสิ่งนี้

เริ่มต้นใช้งาน

CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI

ในการเริ่มต้น ให้สำรวจความสามารถของโมเดลใน สนามเด็กเล่น และปรึกษา Flowise คู่มือ API สำหรับคำแนะนำโดยละเอียด ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว โคเมทเอพีไอ เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !

คำแนะนำสุดท้ายและสรุป

การผสาน Flowise เข้ากับ CometAPI เป็นวิธีที่ใช้งานได้จริงในการผสานรวมการประสานภาพอย่างรวดเร็ว (Flowise) เข้ากับการเข้าถึงผู้ให้บริการโมเดลหลายรายที่ยืดหยุ่น (CometAPI) รูปแบบ — จัดเก็บพรอมต์เป็นเทมเพลต แยกโหนดโมเดลออกจากกัน และดำเนินการเครื่องมืออย่างระมัดระวัง — ช่วยให้ทีมสามารถวนซ้ำได้อย่างรวดเร็วและเปลี่ยนผู้ให้บริการโดยไม่ต้องเขียนโฟลว์ใหม่ อย่าลืมจัดการข้อมูลประจำตัวอย่างปลอดภัย คำนึงถึงความหน่วงและต้นทุน และจัดทำเครื่องมือสำหรับโฟลว์ของคุณเพื่อให้สามารถสังเกตการณ์และควบคุมได้