以下のすべてのエンティティは、
dify_plugin.entities.model モジュールの Pydantic BaseModel サブクラスです。簡易判断ガイド
認証のみ:事前定義モデル
ユーザーが API キーを貼り付けると、用意したモデル一覧をすべて利用できます。
configurate_methods: [predefined-model] を設定し、各モデルの AIModelEntity を YAML で定義します。ユーザー指定モデル
ユーザーが独自のモデル名とベース URL(OpenAI 互換エンドポイント、カスタムデプロイなど)を設定します。
configurate_methods: [customizable-model] を使用し、カスタマイズ可能モデル を参照してください。混在
組み込みのカタログに加えて、ユーザーが追加するカスタムモデルにも対応します。両方の
configurate_methods の値を組み合わせます。チュートリアル
エンドツーエンドの例については、新しいモデルプロバイダーの作成 を参照してください。
Provider
AIModelEntity
モデルプロパティ。
ModelType
ConfigurateMethod
ModelFeature
FetchFrom
LLMMode
ParameterRule
5 つのパラメータテンプレートが事前定義されています。temperaturetop_pfrequency_penaltypresence_penaltymax_tokens
use_template に設定すると、entities.defaults.PARAMETER_RULE_TEMPLATE のデフォルト設定を継承します。その場合に必要なのは name と use_template のみです。追加で設定したパラメータは、テンプレートのデフォルト値を上書きします。openai/llm/gpt-3.5-turbo.yaml と 新しいモデルプロバイダーの作成 の例を参照してください。
PriceConfig
ProviderCredentialSchema
ModelCredentialSchema
CredentialFormSchema
FormType
FormOption
FormShowOnObject
関連リソース
- モデルアーキテクチャの詳細:モデルプラグインのアーキテクチャ仕様
- 新しいモデルをすばやく統合する:これらのルールを適用して新しいモデルを追加する
- 一般仕様:プラグインマニフェストの設定
- 新しいモデルプロバイダーを作成する:新しいモデルプロバイダープラグインを開発する