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LLM节点 ​

LLM 是构建 AI 应用的核心。我们相信，大型语言模型（LLM）将改变软件的使用方式和我们的工作方式。有了 BetterYeah AI，使用 LLM 变得非常简单。 与 LLM 的通信是通过自然语言和书面形式进行的。用于向 LLM 提供信息和指令的文本称为 "提示（Prompt）"。 每次使用 LLM 时，您只需要：写好提示和选择合适的模型。

如何使用 ​

  1. 点击 「+」按钮，选择 LLM 节点；
  2. 配置节点内容。 image

配置 ​

模型 ​

我提供市面上几乎所有的主流 LLM模型，你可以根据你的需求，选择合适的模型。

模型分类供应商名称
ChatGLM3ChatGLM3ChatGLM3-6B
ChatGLM3ChatGLM3ChatGLM3-6B-32K
ChatGLM3ChatGLM3ChatGLM3-6B-Base
Moonshot 系列模型Moonshotmoonshot-v1-8k
Moonshot 系列模型Moonshotmoonshot-v1-32k
Moonshot 系列模型Moonshotmoonshot-v1-128k
百度千帆大模型百度BLOOMZ-7B
百度千帆大模型百度ERNIE-Bot
百度千帆大模型百度ERNIE-Bot-4
百度千帆大模型百度AquilaChat-7B
百度千帆大模型百度ChatGLM2-6B-32K
百度千帆大模型百度ERNIE-Bot-turbo
百度千帆大模型百度Llama-2-7b-chat
百度千帆大模型百度Llama-2-70b-chat
百度千帆大模型百度Qianfan-Chinese-Llama-2-7B
智谱 ChatGLM 系列模型智谱GLM-4
智谱 ChatGLM 系列模型智谱GLM-3-Turbo
智谱 ChatGLM 系列模型智谱chatglm_pro
智谱 ChatGLM 系列模型智谱chatglm_std
智谱 ChatGLM 系列模型智谱chatglm_lite
智谱 ChatGLM 系列模型智谱chatglm_lite_32k
讯飞星火认知大模型讯飞general
讯飞星火认知大模型讯飞generalv2
腾讯混元大模型腾讯HuanYuan
阿里通义千问系列模型阿里qwen-plus
阿里通义千问系列模型阿里qwen-turbo
深度求索系列深度求索deepseek-R1
深度求索系列深度求索deepseek-V3
....等等国内外、开闭源模型

创造性 ​

当配置的创造性值较大时，模型输出的概率分布更平均，这意味着您将获得更多样化的回答。

提示词 ​

提示词是一种书面文字，其中包括您要提供给语言模型的信息以及指令和期望。清晰明确的提示词，是完成需求的关键。有关提示语工程的说明和最佳实践，可以参阅提示工程指南。也可以在全屏调试中，使用我们的优化建议。文本框中可以使用语法 引入其他节点的输出或变量例如，获取start节点的content值，可以使用 start.content 将其包含在提示词中。

更详细的变量使用指南可以使用参考 Flow中的变量和数据流转。

上下文 ​

可创建或读取上下文故事线，让AI更准确的理解意图并处理

  • 通过变量： 你可以使用 JSON格式来传递上下文：
json
[
  {
    "role": "user",
    "content": "你好"
  },
  {
    "role": "assistant",
    "content": "你好，有什么可以帮助您？"
  },
  {
    "role": "user",
    "content": "北京奥运会时间"
  }
]

  • 手动输入 在文本框中输入上下文

  • 输出格式（OpenAI 模型）

    • 文本：直接输出文本

    • JSON：输出 JSON 文本，更加结构化，易于与其他模块连接。


多模态使用 ​

多模态模型与文本类模型，在使用上有区别，多模态模型需要将图片、视频等信息，作为上下文传递给LLM节点处理，步骤如下：

1、选择带有多模态标识的模型（每个模型支持的能力会标记在后面） image 2、根据不同的模型，需要在上下文中输入不同的Json：

2.1、图片类多模型可以参考如下示例，输入在上下文中：

json
[
  {
    "role": "user",
    "content": "你好"
  },
  {
    "role": "assistant",
    "content": "你好，有什么可以帮助您？"
  },
  {
    "role": "user",
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "这张图片里有什么?"
      },
      {
        "type": "image_url",
        "image_url": {
          "url": "https://xxxx/walk.jpg"
        }
      }
    ]
  }
]

image 2.2、视频类多模型可以参考如下示例，输入在上下文中：

json
[
  {
    "role": "user",
    "content": "你好"
  },
  {
    "role": "assistant",
    "content": "你好，有什么可以帮助您？"
  },
  {
    "role": "user",
    "content": [
      {
        "type": "text",
        "text": "视频主要展示了什么?"
      },
      {
        "type": "video_url",
        "video_url": {
          "url": "https://xxxx/walk.mp4"
        }
      }
    ]
  }
]

image 3、最后，再向 LLM 输入prompt指令，即可使用模型的多模态处理能力。