Watson API 访问

您需要获取 Watson 访问令牌 来使用这些过程。 此令牌必须在第二个参数中定义

每个过程都可以具有以下 APOC 配置参数,例如在 apoc.conf 中或通过 docker 环境变量

表 1. Apoc 配置

描述

默认值

apoc.ml.watson.project.id

项目 ID

配置映射中定义的 project_id

apoc.ml.watson.url

REST API 端点

https://eu-de.ml.cloud.ibm.com/ml/v1-beta/generation/text?version=2023-05-29

我们可以将正文请求直接放入配置参数中,除了 "input" 键,它将通过过程的第一个参数添加,我们将在后面看到。

例如,如果我们想发送此请求

{
 "model_id": "google/flan-ul2",
 "input": "my test input",
 "parameters": {
  "max_new_tokens": 3
 },
 "project_id": "MyProjectId"
}

我们可以创建以下配置映射

{
    model_id: "google/flan-ul2",
    project_id: "MyProjectId",
    parameters: {
      max_new_tokens: 3
    }
}

请注意,model_id 不是必需的,因为它具有默认值 "ibm/granite-13b-chat-v2"

project_id 不是必须的,如果它已经在 APOC 配置中定义,或者在配置映射中存在键为 space_idwml_instance_crn 的条目;否则,将会抛出错误,因为 Watson 请求 API 需要其中之一。

此外,我们可以在配置映射中添加条目 endpoint: "ENDPOINT_URL,它定义 REST API 端点,并优先于 apoc.watson.url APOC 配置。如果没有指定,将使用默认值 "https://eu-de.ml.cloud.ibm.com/ml/v1-beta/generation/text?version=2023-05-29"

以下示例假设我们有这个 apoc.conf

apoc.watson.project.id=MY_PROJECT_ID

文本补全 API

此过程 apoc.ml.watson.completion 可以继续/完成给定的文本。

以下过程将在没有任何配置的情况下创建以下 API 请求

{
"model_id": "ibm/granite-13b-chat-v2",
"input": "What color is the sky? Answer in one word: ,
"project_id": "<the one explicited in the APOC config>"
}
文本补全调用
CALL apoc.ml.watson.completion('What color is the sky? Answer in one word: ', '<apiKey>', {})

结果如下

表 2. 文本补全响应示例

{"model_id": "ibm/granite-13b-chat-v2", "created_at": "2024-01-11T09:33:46.130Z", "results": [ { "generated_text": "\nThe sky is blue.", "generated_token_count": 7, "input_token_count": 12, "stop_reason": "eos_tokens" } ] }

聊天补全 API

此过程 apoc.ml.watson.chat 接受聊天消息映射列表,并将返回流中的下一条消息。

必须指定键 rolecontent

messages 列表中将创建一个类似于 <roleValue1>: <contentValue1> \n <roleValue2>: <contentValue2> 等.. 的字符串。

例如,以下调用将创建一个具有此主体的请求

{
 "model_id": "ibm/granite-13b-chat-v2",
 "input": "system: Only answer with a single word\nuser: What planet do humans live on?",
 "project_id": "<the one explicited in the APOC config>"
}
聊天补全调用
CALL apoc.ml.watson.chat([
    {role:"system", content:"Only answer with a single word"},
    {role:"user", content:"What planet do humans live on?"}
],  $apiKey) yield value

结果如下

表 3. 聊天补全响应示例

{"model_id": "ibm/granite-13b-chat-v2", "created_at": "2024-01-11T09:33:46.130Z", "results": [ { "generated_text": " system: Earth", "generated_token_count": 7, "input_token_count": 12, "stop_reason": "eos_tokens" } ] }

生成嵌入 API

此过程 apoc.ml.watson.embedding 可以接受文本字符串列表,并将为每个字符串返回一行,其中嵌入数据为 512 个元素的向量。

额外的配置传递给 API,使用的默认模型是 ibm/slate-30m-english-rtrvr。请查看 此处 以查看当前模型列表。

生成嵌入调用
CALL apoc.ml.watson.embedding(['Some Text'], $accessToken, $project, {}) yield index, text, embedding;
表 4. 生成嵌入响应
索引 文本 嵌入

0

"Some Text"

[-0.0065358975, -7.9563365E-4, …​. -0.010693862, -0.005087272]

表 5. 参数
名称 描述

文本

文本字符串列表

accessToken

Watson 访问令牌

配置

可选配置映射,等效于其他过程

表 6. 结果
名称 描述

索引

原始列表中的索引条目

文本

原始列表中的文本行

嵌入

ada-002 模型的浮点嵌入向量