Funktionsweise des Werkzeugs "KI-Service-Verbindungsdatei erstellen"

Das Werkzeug KI-Service-Verbindungsdatei erstellen erstellt eine KI-Service-Verbindungsdatei (.ais), in der Verbindungsinformationen für einen externen KI-Service gespeichert werden. Mehrere Deep-Learning-Pakete verwenden KI-Modelle von Drittanbietern und benötigen Zugriff auf gehostete KI-Services. Um diese Services zu nutzen, benötigt jeder Provider Details wie einen Endpunkt, einen Modellnamen oder einen API-Schlüssel.

Anstatt diese Details jedes Mal als Modellargumente einzugeben, kann stattdessen eine .ais-Datei mit Konfigurationsparametern verwendet werden. Dadurch wird auch sichergestellt, dass die Parameterwerte nicht im Bereich Verlauf angezeigt werden und mit den Sicherheitseinstellungen des Betriebssystems sicher gespeichert werden. Die .ais-Datei kann nicht für andere Computer oder Benutzer freigegeben werden, da das Werkzeug sensible Anmeldeinformationen intern in der Windows-Anmeldeinformationsverwaltung speichert und sie mit dem lokalen System und dem Benutzerkonto verknüpft.

Dieser Ansatz verkürzt die Einrichtungszeit, vermeidet Fehler und bietet eine sichere und konsistente Methode zur Integration externer KI-Services in GIS-Workflows.

Service-Provider und Konfiguration

Das Werkzeug KI-Service-Verbindungsdatei erstellen unterstützt mehrere KI-Service-Provider, wobei jeder Provider spezifische Konfigurationsdetails erfordert. Diese Details können sowohl allgemeine Informationen wie Modellnamen oder Endpunkte als auch sensible Informationen wie API-Schlüssel oder Token enthalten.

Das Werkzeug stellt für jeden Service-Provider verschiedene erforderliche Verbindungsparameter zur Verfügung, die über den Parameter Verbindungsparameter festgelegt werden. Sensible Werte, wie z. B. API-Schlüssel oder Token, werden über den Parameter Geheimer Parameterwert festgelegt. Jeder Wert, der in den Parameter Geheimer Parameterwert eingegeben wird, wird als sensible Information behandelt und in der Windows-Anmeldeinformationsverwaltung gespeichert, während nicht sensible Informationen in der .ais-Datei gespeichert werden.

Die folgenden Abschnitte zeigen die unterstützten Service-Provider und ihre jeweiligen Verbindungsparameter:

Hinweis:

Jeder Service-Provider verfügt über einen Standardsatz von Verbindungsparametern, aber zusätzliche Parameter können nach Bedarf für ein bestimmtes Modell oder einen Workflow hinzugefügt werden.

AWS

AWS bietet KI-Modelle über Bedrock und zugehörige Services an. Diese Option umfasst die folgenden Verbindungsparameter:

• Zugangsschlüssel: Eine eindeutige Kennung, die mit Ihrem AWS-Konto verknüpft ist und zur Authentifizierung von Anforderungen verwendet wird, zum Beispiel: IAMAWSTESTKEY
• Modell-ID: Die Kennung des spezifischen Modells, das Sie verwenden möchten, zum Beispiel: amazon.titan-text-premier-v1:0
• Name der Region: Die AWS-Region, in der Ihr Service bereitgestellt wird, zum Beispiel: us-east-1

Anthropic

Anthropic bietet die Claude-Modellfamilie für Text- und Schlussfolgerungs-Tasks. Diese Option enthält den Verbindungsparameter Model, der der Name des Anthropic-Modells ist, zum Beispiel: claude-3-opus

Azure

Azure bietet unternehmensgehostete OpenAI-Modelle mit konfigurierbaren Bereitstellungen und Versionen. Diese Option umfasst die folgenden Verbindungsparameter:

• Endpoint URI: Die Basis-URL Ihres Azure-Service, zum Beispiel: https://mytestazureopenai.openai.azure.com/
• Deployment Name: Der Name der Modellbereitstellung, die Sie in Azure erstellt haben, zum Beispiel: gpt-4o
• API Version: Die Version der Azure-OpenAI-API, die Sie verwenden, zum Beispiel: 2024-05-01

Hugging Face

Hugging Face beherbergt Tausende von Open-Source-Modellen für Text, Vision und multimodale KI. Diese Option enthält die Model ID-Verbindungsparameter, d. h. die Kennung des Modells, das Sie aus dem Hugging Face-Hub verwenden möchten, zum Beispiel: facebook/detr-resnet-50

OpenAI

OpenAI bietet Modelle für Sprache, Schlussfolgerungen und multimodale Tasks. Diese Option enthält die ModelVerbindungsparameter, das heißt den Namen des Modells, das Sie verwenden möchten, zum Beispiel: gpt-4o-mini

Google

Vertex AI der Google Cloud bietet grundlegende Modelle für Text-, Chat- und Vision-Tasks. Diese Option umfasst die folgenden Verbindungsparameter:

• Project ID: Die Google Cloud-Projektkennung, zum Beispiel: my-gcp-project
• Region: Der Speicherort, an dem der Service gehostet wird, zum Beispiel: us-central1
• Model Name: Die Kennung des spezifischen Modells, das Sie verwenden möchten, zum Beispiel: text-bison

Andere

Die Others-Option unterstützt Verbindungen zu anderen Providern. Definieren Sie Ihre eigenen Parameternamen und -werte, die den API-Anforderungen des Providers entsprechen.

• Custom endpoint: Der benutzerdefinierte Endpunkt, zum Beispiel: https://example.ai/api
• Model: Der Name des Modells, zum Beispiel: my-custom-model

AIS-Datei und Verwaltung von Anmeldeinformationen

Eine .ais-Datei enthält Verbindungsdetails, zum Beispiel Modellnamen, Endpunkte und Regionen. Diese Werte sind in der .ais-Datei in einem strukturierten Format enthalten.

Hier sehen Sie ein Beispiel einer .ais-Datei:

{
  "version": "1.0",
  "serviceProvider": "AWS",
  "protocol": "",
  "host": "",
  "authenticationScheme": "accessToken",
  "authenticationProperties": {
    "parameterType": "header",
    "parameterName": "aws_secret_key"
  },
  "authenticationSecrets": {
    "token": "test1234api567key89"
  },
  "serviceProviderProperties": {
    "aws_access_key": " IAMAWSTESTKEY ",
    "model_id": " amazon.titan-text-premier-v1:0",
    "aws_region_name": "us-west-2"
  }
}

Sensible Anmeldeinformationen wie API-Schlüssel oder Token werden nicht direkt in die .ais-Datei geschrieben. Stattdessen speichert die Datei nur eine Referenz über den authenticationSecrets-Schlüssel, während die tatsächlichen Werte sicher in der Windows-Anmeldeinformationsverwaltung verbleiben. Dadurch wird sichergestellt, dass sensible Informationen den lokalen Computer nicht verlassen und nicht durch Öffnen der .ais-Datei offengelegt werden können.

Da die Datei computerspezifische Anmeldeinformationseinträge referenziert, kann eine .ais-Datei nicht für mehrere Benutzer oder Computer freigegeben werden. Wenn sie auf einen anderen Computer kopiert wird, funktioniert sie nicht, es sei denn, dieselben Anmeldeinformationen werden erneut eingegeben und lokal mit dem Werkzeug KI-Service-Verbindungsdatei erstellen gespeichert.

Verwenden der AIS-Datei

Die gespeicherte .ais-Datei kann als Eingabe für KI-Modelle von Drittanbietern über deren Modellargumente bereitgestellt werden. Das Modell liest die .ais-Datei, extrahiert die erforderlichen Konfigurationsdetails (z. B. Verbindungsparameter und Anmeldeinformationen) und verwendet sie, um eine Verbindung mit dem gehosteten Service-Provider herzustellen.

Jedes Modell eines Drittanbieters, das .ais-Dateien unterstützt, erwartet einen definierten Satz von Verbindungsparametern. Wenn die Parameter in der .ais-Datei nicht mit den Anforderungen des Modells übereinstimmen, schlägt die Verbindung fehl, und das Modell funktioniert möglicherweise nicht wie erwartet.