Gemma 4 Edge
Gemma 4 Edge usa Gemma 4, un modelo de IA ligero de Google que se ejecuta dentro de NappAI: no necesita cuenta ni clave de ningún servicio. Puedes usarlo de dos formas: como el modelo de un agente, conectando su salida Model a la entrada Model del agente, o por sí solo, para que responda al texto que le llega por Input.
La primera vez que se usa, el modelo se descarga, así que esa ejecución tarda más que las siguientes.
Cuándo usarlo
- Dar a un agente el modelo con el que entiende las peticiones, decide qué herramientas usar y responde.
- Redactar, resumir o clasificar textos dentro de un flujo, sin necesidad de un agente.
- Hacer pruebas y prototipos sin contratar un servicio de IA.
- Tareas sencillas de texto, como clasificar mensajes o extraer un dato concreto.
Configuración
En la pestaña Comun:
| Campo | Qué hace |
|---|---|
| Model variant | El tamaño del modelo. E2B es el más ligero; E4B es más capaz y usa algo más de memoria. Por defecto: E2B. |
| Temperature | Cuánta variedad tienen las respuestas: con valores bajos son más estables y previsibles; con valores altos, más creativas. Por defecto: 0.1. |
| Conexión | Qué conectar |
|---|---|
| Input | El texto al que debe responder el modelo cuando trabaja solo, por ejemplo el mensaje de un Chat Input o el resultado de un Prompt. |
Opciones avanzadas
En la pestaña Avanzado:
| Campo | Qué hace |
|---|---|
| System Message | Instrucciones generales para el modelo cuando trabaja solo: su papel, el tono, lo que debe evitar. Puedes escribirlas o conectarlas desde otro componente. |
| Stream | Muestra la respuesta en el chat a medida que se escribe, en lugar de esperar a que termine. Solo tiene efecto en el chat. Por defecto: desactivado. |
| Top K y Top P | Otras formas de controlar la variedad de la respuesta. Normalmente basta con Temperature. |
| Context window | Cuánto texto caben entre la petición y la respuesta, en tokens. Bájalo si aparecen errores de longitud. Por defecto: 6144. |
| Enable thinking | El modelo piensa antes de responder, lo que mejora las tareas complejas. El razonamiento aparece en la respuesta entre etiquetas <think>. Por defecto: desactivado. |
| Thinking budget | Cuántos tokens puede dedicar a pensar cuando Enable thinking está activado; 0 es sin límite. Por defecto: 1024. |
| Otras opciones | Backend, Custom model path: ajustes finos para usuarios avanzados. Déjalos con su valor si no los necesitas. |
Procesamiento por lotes
Con el interruptor Batch Mode activado, el componente se ejecuta una vez por cada elemento de la lista que conectes en Batch Input y devuelve todos los resultados juntos en una lista. Parallel Executions indica cuántos elementos se procesan a la vez (de 1 a 5). Skip if Empty Batch Input salta el componente si la lista llega vacía, y Skip Branch if Empty Output detiene los componentes siguientes si el resultado está vacío. Más información en Conceptos clave.
Resultado
| Salida | Qué contiene |
|---|---|
| Model | El modelo ya configurado. Aparece en la parte superior del componente. Conéctalo a la entrada Model de un agente o de cualquier otro componente que pida un modelo. |
| Text | La respuesta del modelo al texto recibido en Input. Conéctala, por ejemplo, a un Chat Output o a otro componente que trabaje con texto. |
Las dos formas de uso se excluyen: cuando conectas la salida Model, el componente oculta Input y Text, porque el modelo pasa a trabajar dentro del otro componente; y si conectas Input, se oculta Model.
Ejemplo
La academia Idiomas Plus quiere clasificar los mensajes de su formulario de contacto en «matrícula», «horarios» u «otros» sin contratar un servicio. Conecta un Prompt con las categorías a la entrada Input de Gemma 4 Edge y envía la salida Text al siguiente paso del flujo.
Buenas prácticas
- Usa una Temperature baja cuando necesites respuestas exactas, como clasificar o extraer datos, y súbela para textos más creativos.
- Si vas a usar el modelo con un agente, configura aquí solo el modelo: las instrucciones y las herramientas se definen en el agente.