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https://github.com/langbot-app/LangBot.git
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Xiaoyu SuandJunyan Chin
310c566148
* 重构文档结构：移除 docs 目录，调整文件组织结构 * Reorder "插件 SDK API" section in docs.json * Refactor and clarify various documentation sections * Refine warnings and info boxes across multiple docs * Refactor and simplify Japanese documentation content * Update package.json to include mintlify as a dependency and add pnpm-lock.yaml for dependency management * Update blog link and add description in docs.json --------- Co-authored-by: Junyan Chin <[email protected]>
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title: "モデルの設定(Models)"
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## LangBot Models
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LangBot Modelsは、LangBotが公式に提供するモデルサービスです。LangBot Spaceアカウントでローカルインスタンスを初期化すると、利用可能なモデルが自動的にインスタンスに追加され、設定は不要です。すぐに始められるように、一定の無料枠が提供されます。
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<img src="/images/zh/deploy/models/langbot_models.png" alt="langbot_models" />
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具体的な利用可能モデルについては、[LangBot Space](https://space.langbot.app/models)をご確認ください。
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## カスタムモデル
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他のソースからモデルを追加することもできます。
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### 対話モデル (LLM Model)
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モデルはパイプラインによってメッセージ処理に使用されます。最初に設定したモデルがデフォルトパイプラインのモデルとして設定されます。
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複数のモデルを追加して、パイプラインでどのモデルを使用するかを選択できます。
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<img width="400px" src="/images/zh/deploy/models/model_config.png" alt="model_config" />
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これら4つのパラメータを入力します: `モデル名`、`モデルプロバイダー`、`リクエストURL`、`APIキー`、そして送信します。
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モデルの機能については、特定のモデルの特性に応じて選択してください:
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- ビジュアル機能: 画像を認識するために有効にする必要があります
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- Function Calling: 会話でAgentツールを使用するために有効にする必要があります
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### 埋め込みモデル (Embedding Model)
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埋め込みモデルはメッセージのベクトル表現を計算するために使用されます。ナレッジベースを使用する場合は、このモデルを設定してください。
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<img width="400px" src="/images/zh/deploy/models/embedding_model.png" alt="embedding_model" />
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これら4つのパラメータを入力します: `モデル名`、`モデルプロバイダー`、`リクエストURL`、`APIキー`、そして送信します。その後、ナレッジベースでこのモデルを使用するように設定してください。
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### seekdb内蔵埋め込みモデルの使用（ゼロ設定）
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システムにはseekdbが提供する公式埋め込みモデルが統合されており、パラメータの入力は不要です。
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- 「埋め込みモデル」ページで「seekdb-内蔵」を選択します；
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- 「保存」をクリックするとすぐに使用できます；
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- その後、ナレッジベースでこのモデルを選択すると有効になります。
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