Impostazioni Generative AI - Configurazione Chiavi API e Database Vettoriale in ConvyAI
Panoramica
La pagina Impostazioni contiene le credenziali e la configurazione dell'infrastruttura necessarie per il servizio di indicizzazione della Knowledge Base. Si compone di due sezioni: Configurazioni GenerativeAI e Configurazioni Redis.
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Configurazioni GenerativeAI
Questa sezione contiene le credenziali API per i provider LLM usati durante l'indicizzazione. Configura solo i provider che intendi utilizzare.
OpenAI
| Campo | Descrizione |
|---|---|
| API Key | La chiave API ottenuta dalla tua sottoscrizione alla piattaforma OpenAI. Necessaria per l'indicizzazione e i modelli basati su OpenAI. |
Amazon Bedrock
| Campo | Descrizione |
|---|---|
| Access Key | Chiave di accesso AWS con permessi Bedrock. |
| Secret Key | Chiave segreta AWS associata alla chiave di accesso. |
| Region | La regione AWS in cui è distribuito il servizio Bedrock (es. us-east-1). |
Azure OpenAI
| Campo | Descrizione |
|---|---|
| Key | La chiave API associata alla tua istanza della risorsa Azure OpenAI. Usata per autenticare tutte le richieste da ConvyAI. |
| Endpoint | L'endpoint HTTPS della tua risorsa Azure OpenAI. Identifica l'istanza e il deployment specifici chiamati durante i batch di indicizzazione. |
Xference
| Campo | Descrizione |
|---|---|
| API Key | La chiave API della tua istanza Xference. |
| Endpoint | L'URL della tua istanza Xference. Identifica l'istanza chiamata durante i batch di indicizzazione. |
Configurazioni Redis
ConvyAI include un servizio Redis gestito già pronto - nessuna installazione o configurazione è necessaria per la maggior parte dei deployment.
Se hai bisogno di usare un'istanza Redis esistente (ad esempio per mantenere i dati indicizzati on-premises o nella tua infrastruttura), configura qui i dettagli di connessione.
| Campo | Descrizione |
|---|---|
| Host | Il nome host o l'indirizzo IP della tua istanza Redis. |
| Port | La porta Redis (default: 6379). |
| Password | Password di autenticazione per l'istanza Redis, se richiesta. |
Quando si usa un'istanza Redis personalizzata, il modello di embedding usato durante l'indicizzazione deve corrispondere a quello usato al momento della query. Modelli non corrispondenti produrranno risultati di retrieval errati.