Düşük kodlu görsel yapay zeka araçları alanı hızla gelişiyor. LLM iş akışları için açık kaynaklı bir görsel oluşturucu olan Flowise, topluluk entegrasyonları eklemeye ve sık güncellemeler yayınlamaya devam ediyor; CometAPI, bu alandaki birkaç platformdan biri. birleşik AI API Artık tek bir uç nokta üzerinden yüzlerce modeli kullanıma sunan platformlar; ve BuildShip gibi kodsuz arka uç oluşturucular da CometAPI'yi çağıracak düğümler sunarak aynı modelleri sunucu iş akışlarına bağlamanıza olanak tanır. Bu kılavuz, bu parçaları neden ve ne zaman birleştirmeniz gerektiğini gösterir ve ardından size somut bir Flowise → CometAPI entegrasyonu, Prompt → LLM Chain → CometAPI'nin nasıl bağlanacağı, önerilen en iyi uygulamalar ve örnek kullanım durumları hakkında yol gösterir.

FlowiseAI nedir ve neden önemlidir?

FlowiseAI, LLM iş akışları, sohbet asistanları ve aracı kanallar oluşturmak için açık kaynaklı bir görsel platformdur. İstemleri, zincirleri, LLM bağlayıcılarını, alıcıları, belleği, araçları ve çıktıları temsil eden düğümlerden (entegrasyonlardan) oluşan sürükle-bırak yöntemiyle çalışan bir yapı sunar. Böylece ekiplerin LLM destekli sistemlerin prototiplerini oluşturup her şeyi elle kablolamadan teslim etmelerine olanak tanır. Flowise ayrıca API'leri, izlemeyi, değerlendirme araçlarını ve topluluk tarafından yönetilen düğümleri de sunduğundan hem hızlı prototipleme hem de üretim deneyleri için kullanışlıdır.

Bunun önemi nedir: Flowise'ı kullanarak görsel gözlemlenebilirlik ve istem zincirleri ve model seçimleri üzerinde hızlı yineleme elde edersiniz; ayrıca üçüncü taraf bağlayıcılar (CometAPI gibi) ekleyerek, minimum değişiklikle birçok temel modeli değiştirebilir veya deneyebilirsiniz.

---

CometAPI nedir ve ne sağlar?

CometAPI, erişimi bir araya getiren birleşik bir API katmanıdır. yüzlerce AI modeli (OpenAI, Anthropic/Claude, Google/Gemini, Replicate modelleri, görüntü ve ses sağlayıcıları vb.) tek ve tutarlı bir istek formatı ve kimlik doğrulama şemasının arkasında. Bu, uygulama kodunuzu yeniden yazmadan modelleri seçip değiştirebileceğiniz, maliyet/gecikme süresini karşılaştırabileceğiniz veya sağlayıcılar arasında programatik olarak geçiş yapabileceğiniz anlamına gelir. Platform, LLM'ler ve çok modlu modeller için maliyet yönetimi ve tedarikçiden bağımsız bir erişim katmanı olarak konumlandırılmıştır.

Pratikte bu size ne kazandırır: çoklu model değerlendirmesi için daha basit kimlik yönetimi, farklı modellerin A/B'sini hızlı bir şekilde yapma yeteneği ve (genellikle) uygun olduğunda daha ucuz model varyantlarını seçerek maliyet optimizasyonu.

Neden FlowiseAI'ı CometAPI ile entegre etmelisiniz?

Flowise'ı CometAPI ile entegre etmek, CometAPI aracılığıyla birçok model arka ucuna merkezi erişimin yanı sıra Flowise'ın görsel oluşturucusunun rahatlığını da sağlar. Avantajları şunlardır:

• Birden fazla model uç noktası için tek kimlik bilgisi yönetimi (CometAPI aracılığıyla).
• Görsel zincir içerisinde kolay model A/Bing ve sağlayıcı düzeyinde yönlendirme (düğüm kablolamasını değiştirmeden modelleri değiştirin).
• Daha hızlı deneme: Modelleri değiştirin, istemleri ayarlayın ve Flowise akışları içindeki çıktıları karşılaştırın.
• Görsel orkestrasyon katmanı isteyen ancak perde arkasında birden fazla model sağlayıcısına ihtiyaç duyan ekipler için azaltılmış mühendislik sürtünmesi.
• Neden FlowiseAI'ı CometAPI ile entegre etmelisiniz?
• Flowise'ı CometAPI ile entegre etmek, CometAPI aracılığıyla birçok model arka ucuna merkezi erişimin yanı sıra Flowise'ın görsel oluşturucusunun rahatlığını da sağlar. Avantajları şunlardır:
• Birden fazla model uç noktası için tek kimlik bilgisi yönetimi (CometAPI aracılığıyla).
• Görsel zincir içerisinde kolay model A/Bing ve sağlayıcı düzeyinde yönlendirme (düğüm kablolamasını değiştirmeden modelleri değiştirin).
• Daha hızlı deneme: Modelleri değiştirin, istemleri ayarlayın ve Flowise akışları içindeki çıktıları karşılaştırın.
• Görsel orkestrasyon katmanı isteyen ancak perde arkasında birden fazla model sağlayıcısına ihtiyaç duyan ekipler için azaltılmış mühendislik sürtünmesi.
• Bu yetenekler, Flowise'ın sağladığı görsel köken ve izlenebilirliği korurken RAG kurulumlarını, aracı düzenlemesini ve model oluşturma iş akışlarını hızlandırır.

Bu yetenekler, görsel kökeni ve içeriği korurken RAG kurulumlarını, aracı düzenlemesini ve model oluşturma iş akışlarını hızlandırır. izlenebilirlik Flowise sağlar.

Entegrasyon öncesinde hangi ortam ve ön koşullara ihtiyacınız var?

Kontrol listesi (asgari):

• Giriş Akışkan AI
• A Kuyrukluyıldız API'si hesap + API anahtarı (bunu CometAPI Konsolundan alacaksınız). Not: CometAPI bir temel yol kullanır (örn. https://api.cometapi.com/v1/) istekler için — bunu Flowise düğüm ayarlarında sağlayacaksınız.

Güvenlik ve operasyonel hazırlıklar:

• API anahtarlarını Flowise Kimlik Bilgilerinde saklayın; anahtarları istem şablonlarına veya düğüm koduna koymayın.
• Plan kotası ve hız sınırları: Hem CometAPI hem de altta yatan model satıcıları sınırlamalar getirebilir; planınızı kontrol edin ve gerekirse istemci tarafında kısıtlama veya yeniden denemeler uygulayın.
• Maliyeti gözlemleyin: Modelleri değiştirirken token kullanımını ve maliyetleri önemli ölçüde değiştirebilirsiniz — enstrüman ölçümlerini değiştirebilir ve güvenlik önlemlerini ayarlayabilirsiniz.

CometAPI'yi FlowiseAI ile nasıl entegre edebilirim? (CometAPI düğümünü bulup ekleme — adımlar nelerdir?)

Eklemek için şu pratik adımları izleyin: ChatCometAPI düğüm ve kimlik bilgilerini yapılandırın.

Adım 1 — Düğümün kullanılabilir olduğunu onaylayın

1. FlowiseAI tuvalinde Yeni ekle'ye tıklayın.
2. Arama kutusuna "cometapi" yazıp aratarak CometAPI kutusunu bulun. Bazı topluluk düğümleri LangChain → Sohbet Modelleri altında görünür.

Adım 2 — CometAPI düğümünü akışınıza ekleyin

1. Sürükleyin ChatCometAPI Düğümü çalışma alanınıza ekleyin. Düğüm, model seçimini, sıcaklığı, maksimum belirteç sayısını ve diğer çıkarım parametrelerini ortaya çıkarır.
2. Bir yerleştirin Başlat/Giriş CometAPI düğümünün yukarı akışındaki düğüm (veya sohbet robotunuzun ön düğümü).

Adım 3 — CometAPI için kimlik bilgilerini yapılandırın

1. CometAPI düğümünün Bağlantı Kimlik Bilgisi açılır menüsünde Yeni Oluştur'u seçin ve API Anahtarı / Tanıtım alan.（Flowise'da veya açık Tanıtım)
2. Lütfen girin CometAPI API anahtarı (tercihen Flowise'ın kimlik bilgisi yöneticisi aracılığıyla veya bir ortam değişkeni olarak). Üretimde, gizli bilgi yönetimini kullanın
3. Varsayılan temel modeli seçin (veya çalışma zamanı modeli geçişini istiyorsanız düğüm girişlerinden ayarlanabilir bırakın). CometAPI genellikle bir model Hangi satıcı/modelin kullanılacağını belirten parametre.

Adım 4 — Temel Yolu ve ek parametreleri ayarlayın.

ChatCometAPI düğüm ayarlarında genişletin Ek Parametreler ve ayarla Temel Yol için https://api.cometapi.com/v1/ (Bu, düğümün CometAPI'nin v1 ağ geçidine işaret etmesi için gereklidir.) İsteğe bağlı olarak CometAPI tarafından desteklenen varsayılan model adını veya sağlayıcı parametrelerini ayarlayın.

Sorun giderme ipuçları:

• Çağrılar başarısız olursa, ağ çıkışını ve Flowise ile CometAPI uç noktaları arasındaki tüm güvenlik duvarı/NAT kurallarını kontrol edin.
• CometAPI tarafından döndürülen hız sınırlarını ve hata yanıtlarını kontrol edin; 429/5xx'te üstel geri çekilmeyi uygulayın.

Flowise'da Prompt düğümünü nasıl eklerim ve LLM zincirini nasıl kurarım?

Flowise LLM akışları genellikle şu şekilde bir araya getirilir: Giriş → İstem Şablonu → LLM Zinciri → Çıktıİşte CometAPI'yi dil modeli olarak kullanan somut bir kablolama tarifi:

Adım A — Bir İstem Şablonu düğümü oluşturun

1. eklemek Bilgi İstemi Şablonu tuvale düğüm (veya "İstem" düğümü).
2. İstem düğümünde, dinamik içerik için değişkenleri kullanarak şablonunuzu oluşturun, örneğin:

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

3. Maruz bırakmak user_input Başlat/Giriş düğümünden doldurulacak değişken olarak.

Adım B — Bir LLM Zincir düğümü (LLM sarmalayıcısı) ekleyin

Ekle LLM Zinciri or Yüksek Lisans İstem → model çağrısını temsil eden düğüm. Flowise'da, LLM Zincir düğümünün genellikle iki ana girişi vardır: Dil Modeli (model/çıkarım düğümü) ve İstemi (istenilen şablon).

Adım C — Düğümleri bağlayın (açık kablolama)

• CometAPI düğümünü LLM Zincirine bağlayın Dil Modeli giriş.
  Bu, zincire hangi modelin üretim için çağrılacağını söyler. (CometAPI model sağlayıcısı olur.)
• İstem Şablonu düğümünü LLM Zincirine bağlayın İstemi giriş.
  Zincir, istem şablonunu değişken değerleriyle birleştirecek ve ortaya çıkan istemi CometAPI'ye gönderecektir.
• Başlat/Giriş düğümünü İstem Şablonuna bağlayın user_input değişkeni.
• LLM Zinciri çıkışını Çıkış düğümüne (UI yanıtı veya alt akış aracı) bağlayın.

Görsel olarak akış şöyle olmalıdır:

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

Adım D — Deneme çalışmasıyla test edin

• Akışı Flowise'ın test konsolunda çalıştırın. CometAPI'ye gönderilen komut istemini, yanıt belirteçlerini ve gecikmeyi inceleyin. Yaratıcılık ile determinizmi dengelemek için CometAPI düğüm ayarlarında sıcaklığı, maksimum belirteçleri veya en üst değeri ayarlayın.

Bu entegrasyon hangi pratik kullanım durumlarını mümkün kılıyor?

Aşağıda Flowise + CometAPI'nin somut faydalar sağladığı güçlü kullanım örnekleri yer almaktadır:

1) Çoklu model yönlendirme / en iyi araç seçimi

Alt görev başına model seçen akışlar oluşturun: düşük maliyetli bir modelle hızlı özetleme, yüksek doğruluklu bir modelle olgusal temellendirme ve bir görüntü modeli aracılığıyla görüntü oluşturma — hepsi de Flowise kablolamasını değiştirmeden CometAPI parametreleri aracılığıyla.

2) Model A/B testi ve değerlendirmesi

Flowise'da iki paralel LLM Zinciri oluşturun (A ve B), aynı komutu farklı CometAPI model seçeneklerine yönlendirin ve sonuçları çıktıları puanlayan küçük bir karşılaştırma düğümüne aktarın. Hangi modeli benimseyeceğinize karar vermek için metrikleri kullanın.

3) Hibrit RAG (Retriever + LLM)

Bağlam toplamak için Flowise'ın belge deposunu ve vektör alıcısını kullanın, ardından CometAPI modeline birleşik bir komut istemi şablonu gönderin. Birleşik API, nihai sentez için kullanılan LLM'yi değiştirmeyi kolaylaştırır.

4) Aracı araçlar (API'ler, veritabanları, kod)

Flowise aracılarının içinde oluşturma araçları (HTTP GET/POST, DB çağrıları), dil muhakemesi ve eylem seçimi için CometAPI'yi kullanın ve çıktıları bağlayıcılara/araçlara yönlendirin. Flowise bunun için istek araçlarını ve aracı modellerini destekler.

Başlamak

CometAPI, OpenAI'nin GPT serisi, Google'ın Gemini, Anthropic'in Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla AI modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde toplayan birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme sunarak CometAPI, AI yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, görüntü oluşturucular, müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanızı, maliyetleri kontrol etmenizi ve satıcıdan bağımsız kalmanızı sağlar; tüm bunları yaparken AI ekosistemindeki en son atılımlardan yararlanırsınız.

Başlamak için, modelin yeteneklerini keşfedin Oyun Alanı ve Flowise'a danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.

Gitmeye hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !

Son öneriler ve özet

Flowise'ı CometAPI ile entegre etmek, hızlı görsel düzenlemeyi (Flowise) birçok model sağlayıcısına esnek erişimle (CometAPI) birleştirmenin pratik bir yoludur. Bu model (istemleri şablon olarak depolama, model düğümlerini ayrı tutma ve araçların dikkatli bir şekilde çalıştırılması), ekiplerin akışları yeniden yazmadan hızla yineleme yapmasına ve sağlayıcılar arasında geçiş yapmasına olanak tanır. Kimlik bilgilerini güvenli bir şekilde yönetmeyi, gecikmeyi ve maliyeti hesaba katmayı ve akışlarınızı gözlemlenebilirlik ve yönetişim için düzenlemeyi unutmayın.