Configurazione AI Model Google Gemini in ConvyAI
Panoramica
L'integrazione Google Gemini connette ConvyAI ai modelli multimodali fondazionali di Google per la classificazione degli intent, l'estrazione di entità e la generazione di risposte all'interno del flusso bot.
Prerequisiti
- Una chiave API Google Gemini.
- Chiave API configurata in Impostazioni Generative AI.
Crea un AI Model Gemini
Vai su Generative AI → AI Models e clicca su Nuovo Modello → Gemini.
Opzioni di configurazione
| Campo | Descrizione |
|---|---|
| Nome | Un nome univoco per identificare questo AI Model. |
| API Key | La tua chiave API Google Gemini. |
ConvyAI supporta qualsiasi modello Gemini accessibile tramite la Google AI API. Il modello viene specificato per nome nel parametro avanzato Completion model (es. gemini-2.5-flash, gemini-2.5-pro, gemini-2.0-flash). Consulta la documentazione dei modelli Google AI per la lista completa dei modelli disponibili e i relativi identificatori.
Parametri avanzati
| Parametro | Default | Descrizione |
|---|---|---|
| Prompt version | v3 | Versione del prompt di sistema applicata durante l'utilizzo del modello nei nodi Knowledge Base. |
| Completion model | gemini-2.5-flash | Il modello Gemini usato per la generazione delle risposte. Inserisci l'identificatore del modello fornito da Google. |
| Embedding model | gemini-embedding-001 | Il modello usato per l'embedding durante l'indicizzazione e il retrieval della Knowledge Base. |
| Thinking budget | 0 | Numero di token di pensiero che il modello può usare per ragionare prima di generare la risposta. Imposta a 0 per disabilitare l'extended thinking. |
| Max token completion | 1000 | Numero massimo di token nella risposta generata. |
| Temperature | 0.7 | Controlla la creatività delle risposte. Valori più bassi producono output più deterministici. |
| Top P | 1 | Parametro di nucleus sampling. Limita la selezione dei token alla massa di probabilità più alta. |
| Frequency penalty | 0.0 | Riduce la ripetizione di token già apparsi nell'output. |
| Presence penalty | 0.0 | Incoraggia il modello a introdurre nuovi argomenti penalizzando i token già apparsi. |
| Number of extracted chunks | 3 | Quanti chunk della Knowledge Base vengono recuperati e passati al modello come contesto durante la RAG. |
Intent, entità e test
La configurazione di intent ed entità e il test del modello sono funzionalità condivise tra tutti i provider di AI Model. Consulta Intent, Entità & Test per la documentazione completa.