라우팅 및 예산 설명

모든 AI 요청에 대한 두 가지 질문: 어떤 모델이 작동하며 이 AI 회원이 오늘 더 지출 할 수 있습니까? 설정 → 슈퍼 인텔리전스 → 두뇌 & 도구 → 모델 선택 첫 번째 답변, 그리고 설정 → 슈퍼 인텔리전스 → 안전 및 감독 → 지출 두 번째. 모델 선택 필요 AI 설정 관리지출은 SI 사용을 읽을 수있는 사람을 위해 열립니다 (AI 사용량 보기) 또는 예산을 변경 (AI 인력 관리); AI 인력 관리자만 변경할 수 있습니다.

모델을 선택하는 방법

Kamo은 사전에 AI 공급업체를 명시하지 않습니다. 각 요청은 작업의 종류, 텍스트 생성, 도구 호출, 이미지 읽기, 임베딩, 음성에서 텍스트 또는 텍스트에서 음성으로, Kamo 이 순서대로 이를 수행할 수 있는 모델을 선택합니다.

그 종류의 작업 아래에 나열된 모델 모델 환경설정, 상단 먼저;
그럼 당신 자신의 공급자들을 먼저 Kamo에서 제공 (음성에서 텍스트로 및 텍스트에서 음성으로 변환하는 경우, Kamo의 자체 음성 서비스가 먼저 사용됩니다.)
그런 다음 현재 건강한 제공자, 요청에 요청된 품질 및 AI 제공자 레지스트리에서 제공자 주문을 표시합니다.

나열하지 않은 모델은 여전히 필드백으로 사용됩니다. 첫 번째 선택을 사용할 수 없으면 Kamo이 실패하는 대신 다음으로 이동합니다.

AI 회원의 헌장이 이것에 추가됩니다 뇌 섹션은 일종의 작업에 대해 가볍거나 무거운 모델을 요청할 수 있으며, AI 서비스 Kamo 자체가 실행되는 상태 데이터를 유지하도록 요구할 수 있습니다. 참조 AI 헌장 설명.

선호하는 모델 설정

메시지 보내기 모델 환경설정, 선택하십시오 작업의 종류.
클릭 모델 추가 각 모델은 그것이 적합한지 여부를 보여줍니다 귀하의 공급자 또는 Kamo에서 제공, 그리고 그것은 여부 확인됨, 확인되지 않음 또는 사용할 수 없음.
그들을 순서에 넣어 위로 이동 그리고 아래로 이동, 그리고 하나를 가지고 나가 삭제.
클릭 순서 저장.

기본 순서 사용 그 종류의 작업을 위한 목록을 제거하고 Kamo은 자동으로 선택으로 돌아갑니다.

검증된 모델만, AI 회원을 위한

AI 멤버는 Kamo 라이브 테스트로 확인한 기능만 사용하고 있습니다. 귀하의 목록에 있는 모델 확인되지 않음 그들을 위해 건너뜁니다, 그리고 사람들과 Kamo의 자신의 백그라운드 작업에 의해 사용됩니다. AI 제공자 레지스트리에서 그것을 확인하여 AI 구성원에게도 사용할 수 있도록하십시오; 참조 AI 공급업체 설명.

임베딩은 정확히 하나의 모델을 사용합니다

기술 자료 뒤에 있는 것과 같은 검색 인덱스는 하나의 임베딩 모델로 구축됩니다. Kamo 은 사용하는 첫 번째 모델을 핀으로 지정합니다. 이를 변경하면 검색이 다시 제대로 작동하기 전에 기존 인덱스를 다시 구축해야 함을 의미하므로 특별한 경우에만 변경하십시오.

AI 회원 예산

모든 AI 회원은 페이지를 가질 수 있습니다 매일 그리고 월별 미국 달러로 지출 한도입니다 한계 섹션은 역할, 부서, 직함 또는 AI명의 회원에 대해 설정합니다. AI 회원 예산 이 탭에서 차터가 아무것도 설정하지 않은 모든 AI 회원에 대한 기본값을 설정합니다.

이름을 입력하십시오 일일 한도 (USD), , 그리고 월간 한도 (USD), 또는 둘 다. 기본 제한이 없으면 하나를 비워두십시오.
클릭 한계 저장.

예산은 00:00 UTC에 재설정됩니다. 일일 예산은 매일, 월간 예산은 월 1일에 재설정됩니다.

한계에서 일어나는 일

예산의 80%에서, 그것의 감독자는 말한다.
100%에서 AI 멤버가 갑니다 대기 중 (일일 예산 달성 또는 월간 예산 달성예산이 초기화될 때까지 AI 작업을 하지 않고, 그 다음에 스스로 계속 진행합니다. 그동안 도착한 작업은 그것을 기다립니다.

그것의 작업대는 그것이 소비 한 것을 보여줍니다 오늘 그리고 이달 각 한계에 대해, 그리고 각각 재설정할 때 사용 워크포스 허브의 탭은 모든 기간에 대한 AI 명당 비용을 표시합니다 워크포스 허브: 사용, ROI 및 리허설.

이 예산은 AI 명의 회원을 위한 것입니다. 조직 내 사람들이 AI 도우미를 얼마나 많이 사용할 수 있는지는 액세스 정책을 통해 역할별로 설정됩니다 AI 보안 모델 설명.