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sourceDocument: Australie : activer l’IA
sourceDocumentLink: https://servicenow-prod.fluidtopics.net/r/fr-FR/intelligent-experiences

 Release :

    - australia

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    - fr-FR

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    - Australie : activer l’IA

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    - platai

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    - platai

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    - Platform


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# Configurer un connecteur LLM (Large Language Model) générique

# Configurer un connecteur LLM (Large Language Model) générique {#ariaid-title1}

* Rversion finale: Australia
* 
* Mis à jour 31 juil. 2025
* 
* ![](https://www.servicenow.com/docs/portal-asset/ico-clock) 4 minutes de lecture

Connectez un LLM externe à l'aide d'un ServiceNow AI Platform connecteur LLM générique. Avec un connecteur, vous pouvez écrire vos propres invites à envoyer au LLM et créer vos propres options d'IA générative.

## Avant de commencer

Vous devez configurer les informations d'identification d'API pour votre LLM avant de configurer le connecteur. Pour plus d'informations, consultez [Configurer les informations d'identification d'API pour un LLM générique](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/KdnNdyLCsdWvKpqlh86SOQ "Utilisez un connecteur LLM générique pour vous connecter à un fournisseur d’IA externe afin d’utiliser ServiceNow AI Platform les options de l’IA générative dans des rubriques, des flux ou des scripts personnalisés Agent virtuel , tels que des scripts en arrière-plan et de règles métier.").

Rôle requis : admin

## Pourquoi et quand exécuter cette tâche

Contrôleur d'IA générative offre plusieurs connexions de système de base à des fournisseurs de services IA populaires tels que Azure OpenAI et Google Vertex. Toutefois, vous pouvez intégrer un LLM de secteur, un LLM spécifique au ticket dans vos workflows personnalisés ou un LLM qui adhère aux politiques de gestion des données de votre organisation.  
Remarque :  
Contrôleur d'IA générative prend uniquement en charge la génération de texte.

## Procédure

1. Dans le filtre de navigation, accédez à la table Configuration du modèle d'IA générative \[sys_generative_ai_model_config\] en saisissant <kbd class="ph userinput">sys_generative_ai_model_config.list</kbd>.
2. Sélectionnez Nouveau.
3. Dans le champ Modèle , entrez le nom du modèle.  
   Si vous utilisez Azure OpenAI, le nom du modèle est le nom de déploiement de votre ressource.
4. Dans le champ Fournisseur , sélectionnez LLM personnalisé.
5. Dans le champ Alias de connexion et d'informations d'identification , sélectionnez l'alias que vous avez créé lors de la configuration de vos informations d'identification.  
   Si vous n'avez pas encore configuré vos informations d'identification API, consultez [Configurer les informations d'identification API pour un modèle générique de grand langage](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/KdnNdyLCsdWvKpqlh86SOQ "Utilisez un connecteur LLM générique pour vous connecter à un fournisseur d’IA externe afin d’utiliser ServiceNow AI Platform les options de l’IA générative dans des rubriques, des flux ou des scripts personnalisés Agent virtuel , tels que des scripts en arrière-plan et de règles métier.") pour savoir comment procéder.
6. Créez la configuration du modèle en sélectionnant Soumettre.  
   La configuration du modèle est associée à la clé API du modèle externe.
7. Dans le filtre de navigation, accédez à la table Configuration de l'IA générative \[sys_generative_ai_config\] en saisissant <kbd class="ph userinput">sys_generative_ai_config.list</kbd>.
8. Sélectionnez Nouveau.
9. Sélectionnez l'icône de recherche de liste ( ) en regard du champ Définition .
10. Dans le modal Sélectionner le document, sélectionnez une aptitude que vous souhaitez configurer avec le fournisseur LLM personnalisé.  
    Par exemple, si vous configurez une aptitude Résumer, sélectionnez Synthétiser (LLM personnalisé).
11. Sélectionnez OK pour enregistrer votre sélection et fermer le modal.
12. Dans le champ Modèle , choisissez la configuration de modèle que vous avez créée à l'étape 6.  
    Une fois que vous avez sélectionné une définition, le champ Modèle se transforme en un menu déroulant avec des options qui utilisent le fournisseur LLM personnalisé. La configuration de modèle que vous avez créée doit apparaître dans cette liste. Si ce n'est pas le cas, revenez à l'étape 1 et assurez-vous que le champ Fournisseur de votre configuration de modèle est défini sur LLM personnalisé.
13. Dans le champ Modèle d'invite , saisissez l'invite relative à l'aptitude.  
    Le modèle d'invite est l'instruction envoyée au LLM pour exécuter une aptitude. Utilisez deux accolades autour des noms des attributs d'option pour les intégrer dans le modèle d'invite. Par exemple, si vous configurez une aptitude Synthétiser, votre modèle d'invite pourrait être <kbd class="ph userinput">Résumez ce qui suit pour moi sur un ton amical et utile : {{textToSummarize}}</kbd>. Pour savoir quels attributs peuvent être inclus dans l'invite, accédez à la table des options OneExtend \[sys_one_extend_capability\], recherchez l'enregistrement de l'option que vous configurez et consultez la liste connexe des attributs d'options OneExtend. Vous devrez peut-être expérimenter différentes invites pour déterminer ce qui fonctionne le mieux pour vos cas d'utilisation.
14. Créez la nouvelle configuration de l'IA générative en sélectionnant Soumettre.
15. Dans le filtre de navigation, accédez à la table Transformateur LLM personnalisé d'IA générative \[sys_generative_ai_custom_llm_transformer\] en saisissant <kbd class="ph userinput">sys_generative_ai_custom_llm_transformer</kbd>.
16. Sélectionnez Nouveau.
17. Écrire des scripts de transformateur.  
    Pour avoir Contrôleur d'IA générative compris le format des entrées et des sorties de votre LLM personnalisé, vous devez écrire des scripts de transformateur. Lorsque vous créez un enregistrement de transformateur, le code et les commentaires sont fournis pour vous guider lors de la modification. Ces scripts dépendent des objets de demande et de réponse attendus qui sont interprétés par votre modèle.

    Par exemple, la structure de la Azure OpenAI demande ressemble au script suivant :

        {"messages": [{"role":"user", "content":"Summarize the following text: <<content>>"}], "max_tokens": 800, "temperature": 0.7}

    Le script de transformateur de demande pour cette structure de demande est le script suivant :

        (function(inputs) {
            /* write code here to construct the request body and any custom headers needed using the inputs object.
            inputs structure: {
                prompt_data: object,
                request_data: object
            } */
            var requestData = inputs.request_data;    
            var promptData = inputs.prompt_data;
            var prompt = promptData.prompt;
            var model = promptData.model;

            // construct body using the inputs
            var body = {
                messages: [{
                "role": "user",
                "content": prompt
                }],
                max_tokens: parseInt(promptData.max_tokens),
                temperature: parseInt(promptData.temperature)    
            };

            //construct headers using the inputs
            var headers = {};                        
            return {
                body: body,
                headers: headers
            };
        })(inputs);

    La structure de réponse de Azure OpenAI ressemble à ce script :

        {
            "choices": [{
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "message": {
                "content": "<<response>>",
                "role": "assistant"
                }
            }],
            "created": 1714994995,
            "id": "chatcmpl-9LqpXeLVXDAi6kciPfLeIDjmALeea",
            "model": "gpt-35-turbo-16k",
            "object": "chat.completion",
            "usage": {    
                "completion_tokens": 47,
                "prompt_tokens": 70,
                "total_tokens": 117
            }
        }

    En raison de cette structure de réponse, le script du transformateur de réponse ressemble à ceci :

        (function(inputs) {
            /* write code here to transform the llm response into an array of text responses, using the inputs object
            inputs structure: {
                prompt_data: object,
                request_data: object,
                response_body: string,
                response_headers: string
            } */
            var requestData = inputs.request_data;
            var promptData = inputs.prompt_data;
            var responseBody = JSON.parse(inputs.response_body);
            gs.info("response : " + inputs.response_body);
            var responseTexts = [];

            // write code here to populate the responseTexts array.
            responseTexts.push(responseBody.choices[0].message.content);

            return responseTexts;

        })(inputs);

18. Créez les scripts du transformateur en sélectionnant Soumettre.

## Résultats

Votre LLM externe est connecté à Contrôleur d'IA générative. Vous pouvez utiliser le fournisseur de services IA pour les options d'IA générative sur le ServiceNow AI Platform.

## Que faire ensuite

Après avoir connecté le LLM, vous pouvez définir un fournisseur pour les options d'IA générative de Contrôleur d'IA générative. Les options sont les suivantes : Invite générique, Générer du contenu, Analyse des sentiments et Synthétiser. Pour plus d'informations sur le choix d'un fournisseur, consultez [Définir un fournisseur pour une option d'IA générative](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/lQpkALqvJzJdOmtl8fHfrg "Déterminez le fournisseur d’IA à utiliser pour chacune des options d’IA générative de Contrôleur d'IA générative.").
**Concepts associés**   

* [Apporter votre propre clé pour l'intégration d'un fournisseur d'IA tiers](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/BuqVC8DaesQgo9IyYYmIoQ "La fonctionnalité BYOK (Bring Your Own Key) vous permet d’utiliser vos propres informations d’identification d’API provenant de fournisseurs d’IA dans le cloud pris en charge, tels que Azure OpenAI, Amazon Bedrock et Google Gemini, pour exécuter Now Assist des compétences et des agents IA.")  
**Tâches associées**   

* [Configurer un chemin d'accès aux ressources personnalisé pour les modèles BYOK](https://servicenow-prod.fluidtopics.net/xtSRSl0oahoEq0~FJcoxDw "Saisissez un chemin d’accès de ressource personnalisé dans votre configuration de modèle BYOK (Bring Your Own Key) afin de Contrôleur d'IA générative pouvoir vous connecter aux fournisseurs de services IA, tels que Azure OpenAI, qui utilisent une adresse Web différente de la valeur par défaut.")