人工智能脚本步骤

根据给定模型提供商（或端点）和 API 密钥，按名称设置要使用的 AI 账户。

加载核心 ML（机器学习）模型并准备使用。

设置一个提示模板，在其他 AI 脚本步骤中按名称使用，给定模型提供程序和您可以自定义的预定义提示。

设置 RAG 账户以按名称使用，给定一个端点和一个 API 密钥。

训练、保存、加载和卸载回归模型。训练基于文本数据和数字目标数据的嵌入向量的模型。

使用指定的训练数据集微调模型。

给定用户提示，从 AI 模型获取文本回复。

将输入数据发送到嵌入模型，并将返回的向量表示插入到字段或变量中。

对于搜索结果中的每一条记录，将数据从源字段发送到嵌入模型，并将返回的向量表示插入目标字段。

将图像发送到图像说明模型，并将返回的说明插入字段或变量中。

对于搜索结果中的每条记录，将图像从源字段发送到图像说明模型，并将返回的说明插入目标字段。

向模型发送自然语言提示和当前布局上的字段列表，模型返回 FileMaker 查找请求，并执行查找。

向 RAG 账户指定的 AI 模型服务器上的 RAG 空间发送提示，或从 RAG 空间中添加和删除数据。

在目标字段中为指定文本、图像或嵌入向量执行语义查找。

向模型发送自然语言提示和数据库模式，模型返回 SQL 查询，从数据库获取结果，用于其响应。