Vapi Custom LLMs Erklärt: Ein Einsteiger-Tutorial

In diesem Artikel werden wir uns mit der Verwendung von benutzerdefinierten LLMs (Large Language Models) in Vapi beschäftigen. Diese Technologie ermöglicht es, Sprachassistenten zu verbessern, ohne dass tiefgehende Programmierkenntnisse erforderlich sind. Wir werden die Vorteile und die grundlegende Einrichtung eines benutzerdefinierten LLMs durchgehen, um dir den Einstieg zu erleichtern.

Wichtige Erkenntnisse

• Benutzerdefinierte LLMs bieten mehr Kontrolle über die Kommunikation.

• Sie helfen, unerwünschte Nachrichten zu filtern und Skriptabweichungen zu vermeiden.

• Die Einrichtung ist einfach und kann ohne Programmierkenntnisse erfolgen.

Was Ist Ein Benutzerdefiniertes LLM?

Ein benutzerdefiniertes LLM in Vapi ist eine Möglichkeit, die Kontrolle über die Antworten deines Sprachassistenten zu verbessern. Anstatt direkt mit einem Standardmodell von OpenAI zu arbeiten, kannst du ein eigenes LLM hosten, das spezifische Anforderungen erfüllt. Dies gibt dir die Möglichkeit, die Kommunikation zu steuern und sicherzustellen, dass die Antworten relevant und sicher sind.

Vorteile Der Verwendung Von Benutzerdefinierten LLMs

1. Bessere Kontrolle über Nachrichten: Du kannst sicherstellen, dass die Antworten deines Assistenten nicht schädlich sind.

2. Vermeidung von Skriptabweichungen: Du kannst die Konversationen so steuern, dass sie den gewünschten Verlauf nehmen.

3. Granulare Kontrolle: Du kannst spezifische Schlüsselwörter oder Kontexte überprüfen, bevor eine Antwort gesendet wird.

Die Einrichtung Eines Benutzerdefinierten LLMs

Die Einrichtung eines benutzerdefinierten LLMs mag auf den ersten Blick kompliziert erscheinen, ist aber tatsächlich recht einfach. Hier sind die Schritte, die du befolgen kannst:

1. Wähle einen Hosting-Dienst: Du kannst einen Dienst wie Replit verwenden, um deinen Server zu hosten. Replit bietet eine benutzerfreundliche Oberfläche, die es dir ermöglicht, ohne tiefgehende technische Kenntnisse zu arbeiten.

2. Erstelle ein Projekt: Melde dich bei Replit an und erstelle ein neues Projekt. Du kannst eine Vorlage verwenden, die bereits für die Integration mit OpenAI vorbereitet ist.

3. API-Schlüssel hinzufügen: Du musst deinen OpenAI API-Schlüssel in die Umgebungsvariablen deines Projekts einfügen. Dies ermöglicht deinem benutzerdefinierten LLM, mit OpenAI zu kommunizieren.

4. Server starten: Nachdem du alles eingerichtet hast, kannst du deinen Server starten. Wenn alles korrekt konfiguriert ist, sollte dein benutzerdefiniertes LLM bereit sein, Anfragen zu bearbeiten.

Beispielaufruf Und Test

Um zu testen, ob dein benutzerdefiniertes LLM funktioniert, kannst du einen einfachen Anruf an deinen Sprachassistenten tätigen. Hier ist, wie du es machen kannst:

• Starte deinen Sprachassistenten und stelle eine Frage.

• Überprüfe die Konsole deines Servers, um zu sehen, ob die Anfrage korrekt verarbeitet wurde.

• Analysiere die Antwort, die dein Assistent zurückgibt, um sicherzustellen, dass sie den Erwartungen entspricht.

Fazit

Die Verwendung von benutzerdefinierten LLMs in Vapi ist eine großartige Möglichkeit, die Funktionalität deiner Sprachassistenten zu erweitern. Mit ein wenig Aufwand kannst du die Kontrolle über die Kommunikation verbessern und sicherstellen, dass deine Benutzer die bestmögliche Erfahrung haben. Wenn du mehr über fortgeschrittene Anwendungen und Anpassungen erfahren möchtest, bleib dran für zukünftige Artikel und Tutorials!