gi
GigaChat — большая языковая модель, разработанная Сбербанком для продвинутой обработки естественного языка на русском и других языках. GigaChat поддерживает генерацию текста, понимание изображений, генерацию кода и корпоративные NLP-возможности через защищенный API.
С помощью интеграции GigaChat в AACFlow вы можете:
- Генерировать текст: Создавать качественный контент для чат-ботов и документации
- Анализировать изображения: Обрабатывать и описывать визуальный контент
- Генерировать код: Писать, ревьюить и объяснять код на разных языках
- Суммировать документы: Создавать краткие выжимки из длинных текстов
- Классифицировать контент: Категоризировать текст по темам и важности
- Обрабатывать документы: Извлекать структурированные данные из неструктурированных документов
Эта интеграция добавляет корпоративные AI-возможности в ваши рабочие процессы AACFlow.
Инструкции по использованию
Интегрируйте GigaChat в рабочий процесс. Можно генерировать текст, анализировать изображения и обрабатывать документы. Требуются учетные данные GigaChat (client ID и secret).
Инструменты
gigachat_complete
Сгенерировать текст с помощью GigaChat
Входные параметры
| Параметр | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
model | string | Нет | Название модели GigaChat |
messages | array | Да | Массив сообщений |
temperature | number | Нет | Температура (0-1) |
maxTokens | number | Нет | Максимум токенов |
clientId | string | Да | Client ID GigaChat |
clientSecret | string | Да | Client Secret GigaChat |
Выходные данные
| Параметр | Тип | Описание |
|---|---|---|
choices | array | Варианты генерации |
usage | object | Статистика использования токенов |
gigachat_embed
Сгенерировать эмбеддинги текста
Входные параметры
| Параметр | Тип | Обязательный | Описание |
|---|---|---|---|
text | string | Да | Текст для эмбеддинга |
model | string | Нет | Название модели |
clientId | string | Да | Client ID GigaChat |
clientSecret | string | Да | Client Secret GigaChat |
Выходные данные
| Параметр | Тип | Описание |
|---|---|---|
embedding | array | Векторный эмбеддинг |
dimension | number | Размерность эмбеддинга |