Sistema de Gestión de Negocios "Hexa"
Base de datos de conocimiento.
| Doc. Ref. 32016 Título: Los métodos AI en Hexa V9 Autor: Soltec Última actualización: 17/08/2018#ia #inteligencia #artificial #ai |
Los métodos AI en Hexa V.9
El objeto AI, de la clase cAI, proporciona acceso a los servicios de inteligencia artificial utilizados por Hexa y a la conversión de preguntas en consultas SQL. Esta documentación describe la implementación local, incluidos los modelos y parámetros que fija el código. Las clases anidadas ChatResponse, Choice y Message son contenedores para deserializar respuestas.
Los métodos disponibles son los siguientes:
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AI.CallOpenAI2(prompt)
Envía prompt al servicio de chat configurado en el código, utilizando OpenAIAPIKey. La implementación fija el modelo gpt-3.5-turbo, un máximo de 1000 tokens y temperatura 0,7. Devuelve el contenido de la primera respuesta, adaptando los saltos de línea, o la respuesta original cuando no contiene choices. La llamada es síncrona.
Ejemplo:
Main = AI.CallOpenAI2("Resume las tareas de este proyecto: ...") -
AI.ActVecStorBD()
Actualiza los archivos asociados al almacén vectorial cuyo identificador está fijado en el código. Primero solicita la lista de archivos de la API y elimina todos los que devuelve esa lista; después sube los JSON de dat y los asocia al almacén. Requiere OpenAIAPIKey y los archivos de descripción de tablas previamente preparados. Devuelve "Proceso terminado"; un fallo de subida lanza una excepción y un fallo de asociación muestra un mensaje. La eliminación inicial no se limita a los archivos de ese almacén.
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AI.EstadoVectorStore()
Consulta los archivos del almacén vectorial fijado en la clase, usando OpenAIAPIKey. Devuelve el JSON completo recibido, tanto en respuestas correctas como en errores HTTP; no devuelve solamente un estado resumido.
Ejemplo:
Main = AI.EstadoVectorStore()
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AI.CallOpenAI_VectorStore(Pregunta)
Envía Pregunta a la API Responses con el modelo gpt-5 y la herramienta file_search sobre el almacén de la clase. Solicita una consulta SELECT de SQL Server o NO_ENCONTRADO, con un máximo de tres resultados de búsqueda y 2000 tokens de salida. En el código actual devuelve inmediatamente el JSON completo de la respuesta HTTP; la extracción posterior del texto no llega a ejecutarse. No ejecuta el SQL.
Ejemplo:
Main = AI.CallOpenAI_VectorStore("Clientes de la zona Norte") -
AI.TextoASQL(pregunta)
Delega la pregunta en cTextToSqlService.Consultar, pasando el usuario actual y verdadero como tercer argumento. Si el resultado es correcto devuelve SqlGenerado; en caso contrario devuelve "Error: " y MensajeError. Es la entrada que utiliza el servicio de conversión de texto a SQL del proyecto.
Ejemplo:
Main = AI.TextoASQL("Clientes de la zona Norte")
