AI に関連するスクリプトステップ

名前および指定されたモデルプロバイダ (またはエンドポイント) と API キーで、使用する AI アカウントを設定します。

Core ML (機械学習) モデルをロードして使用できるように準備します。

指定されたモデルプロバイダおよびカスタマイズできる定義済みのプロンプトで、他の AI 関連のスクリプトステップで名前で使用するプロンプトテンプレートを設定します。

エンドポイントと API キーを指定して RAG アカウントを設定します。

回帰モデルをトレーニング、保存、ロード、およびアンロードします。テキストデータの埋め込みベクトルおよび数字ターゲットデータに基づいてモデルをトレーニングします。

指定したトレーニングデータセットでモデルをファインチューニングします。

ユーザプロンプトに対するテキスト形式の応答を AI モデルから取得します。

入力データを埋め込みモデルに送信して返されたベクトル表現をフィールドまたは変数に挿入します。

対象レコードのすべてのレコードで、ソースフィールドからデータを埋め込みモデルに送信して返されたベクトル表現をターゲットフィールドに挿入します。

イメージをイメージキャプションモデルに送信して、返されたキャプションをフィールドまたは変数に挿入します。

対象レコードのすべてのレコードで、ソースフィールドのイメージをイメージキャプションモデルに送信して、返されたキャプションをターゲットフィールドに挿入します。

自然言語プロンプトと現在のレイアウト上のフィールド一覧をモデルに送信し、FileMaker の検索条件を取得して検索を実行します。

RAG アカウントで指定された AI モデルサーバー上の RAG スペースにプロンプトを送信、またはデータを追加および取り除きます。

指定されたテキスト、イメージ、または埋め込みベクトルのセマンティック検索をターゲットフィールドに対して実行します。

自然言語プロンプトとデータベーススキーマをモデルに送信し、返された SQL クエリーを利用してデータベースから結果を取得して応答に使用します。