Häufig gestellte Fragen

Wo kann ich GenAI-Aktivitäten verwenden?

Sie können GenAI-Aktivitäten mit den folgenden Produkten verwenden.

Apps

UiPath Apps hat eine native Integration in den Integration Service. Sie können GenAI-Aktivitäten direkt in Anzeigesteuerelementen und als Ereignisse verwenden. Sie können auch Apps erstellen, die Workflows initiieren, die GenAI-Aktivitäten enthalten.

Studio Web

UiPath GenAI-Aktivitäten sind in Studio Web verfügbar. Verwenden Sie den Aktivitätssuchbereich, um die Kategorie UiPath GenAI-Aktivitäten zu finden oder nach einzelnen Aktivitäten anhand des Namens zu suchen.

Studio Desktop auf Version 2023.10 oder neuer

UiPath GenAI-Aktivitäten sind wie alle Integration Service-Aktivitäten in Studio im Bereich Aktivitäten im Abschnitt Verfügbar als Teil von UiPath.IntegrationService.Activities verfügbar. Das Paket muss nicht manuell verwaltet werden. Die neueste Version der Aktivitäten wird automatisch auf Ihre Abhängigkeiten angewendet, wenn Sie Ihrem Workflow eine Aktivität hinzufügen. Wenn Sie ein neues Projekt öffnen und die Aktivitäten darin hinzufügen, wird die aktuelle Version angewendet.

Autopilot for Developers

GenAI-Aktivitäten sind in den Autopilot for Developers-Index integriert. Wenn Sie eine Automatisierung beschreiben, die einen LLM-Aufruf oder eine bestimmte Aktivität wie Kategorisieren erfordert, wird diese Aktivität durch die Beschreibung Ihrer Automatisierung in natürlicher Sprache generiert.

Action Center

Automation Developers verwenden Action Center, um einen Human-in-the-Loop zu Validierungszwecken einzubinden. Dies ist ein entscheidender Schritt für Automatisierungen, die GenAI enthalten. Sie können und sollten die Validierung von GenAI-Ausgaben zusätzlich zu Ihrem normalen Debugging und Testen integrieren. Sie können einfach Bedingungen festlegen, unter denen eine menschliche Validierung erforderlich ist, indem Sie If -Anweisungen (deterministisch) verwenden oder eine separate Prompt-Aktivität ausführen, um die Ausgabe auszuwerten. Unter den entsprechenden Bedingungen können Sie die Ausgabe mit einer der folgenden Optionen an das Action Center senden:

• Action-Apps – Mit Action-Apps können Sie eine benutzerdefinierte Anwendung erstellen, die Eingaben und Ein-/Ausgaben aus Workflows akzeptiert, die angehalten werden, bis ein Mensch etwas überprüft, bevor sie fortfahren. Mit Action Apps können Sie den vollen Funktionsumfang von UiPath Apps nutzen, einschließlich benutzerdefinierter Benutzeroberflächen, Integration Service-API-Aufrufe und der Möglichkeit, andere Workflows aufzurufen. Schließlich können Sie die Bestätigung genehmigen und an den angehaltenen Workflow zurücksenden.
• Aufgaben – Aufgaben sind einfache Schritte, die an das Action Center gesendet werden. Sie sind nicht so einfach anzupassen wie Aktions-Apps, können aber zum Genehmigen oder Beenden eines Workflows verwendet werden, abhängig von benutzerdefinierten Eingaben und Ausgaben.

Autopilot for Everyone

Mit Autopilot for Everyone und dem UiPath Assistant, auf dem es basiert, können Sie auf Workflows verweisen, die GenAI-Aktivitäten enthalten können. Auf diese Weise können Sie über eine intelligente Chat-Oberfläche interagieren und Prozesse aufrufen, in die GenAI-Aktivitäten eingebunden sind.

Document Understanding und Communications Mining

Document Understanding und Communications Mining bieten umfangreiche Funktionen und Kontrolle zur Entwurfszeit für einen intelligenten Umgang mit Dokumenten und Kommunikation. Beide Produkte bieten standardmäßig Machine Learning und generative Funktionen, um das Vertrauen zu erhöhen und mehr Kontrolle über jeden Anwendungsfall mit Dokumenten oder Kommunikation zu haben.

Sie können Document Understanding- und Communications Mining-Prozesse mit anderen Prozessen kombinieren, die GenAI-Aktivitäten verwenden. Sie können beispielsweise ein Dokument erfassen, digitalisieren, in verschiedene Abschnitte aufteilen, verschiedene Schlüsselinformationen über Document Understanding extrahieren und dann Abschnitte mithilfe von GenAI-Aktivitäten übersetzen und zusammenfassen.

Warum muss ich eine Verbindung mit UiPath GenAI-Aktivitäten herstellen, wenn es sich um einen Erstanbieterdienst handelt?

GenAI-Aktivitäten verwenden den Integration Service, um Ihnen über den UiPath AI Trust Layer den direkten Zugriff auf von UiPath verwaltete Modelle zu ermöglichen. Der Integration Service erfordert eine Verbindung, um authentifizierte API-Aufrufe auszuführen und um zu steuern, welche Verbindungen der Roboter zur Laufzeit verwendet. GenAI-Aktivitäten basieren auf dem Integration Service und erfordern daher eine Verbindung. Sie werden aufgefordert, diese Verbindung nur einmal zu erstellen.

Welchen Wert haben die GenAI-Aktivitäten?

GenAI-Aktivitäten bieten Ihnen Zugriff auf verwaltete Abonnements für beliebte Basismodelle verschiedener Anbieter. Das bedeutet, dass Sie sich nicht auf Cloud-Dienstanbieter festlegen oder die Infrastruktur verwalten müssen. Stattdessen können Sie sich darauf konzentrieren, die Vorteile der GenAI-Entscheidung direkt in Ihren Workflows zu nutzen und die Ergebnisse von höchster Qualität zu optimieren.

GenAI-Aktivitäten bieten qualitativ geprüfte, aufforderungsbasierte Aktivitäten mit einfachen Eingaben und Ausgaben, um gängige RPA-Aufgaben wie Kategorisierung, Zusammenfassung, Bildvergleich usw. auszuführen.

Alle Aufrufe werden durch den UiPath AI Trust Layer weitergeleitet, sodass Sie von Governance-Kontrollen und Prüfungsfunktionen profitieren. In der AI Trust Layer Automation Ops-Richtlinie können Sie die GenAI-Aktivitäten für einen bestimmten Mandanten deaktivieren. Dadurch wird sichergestellt, dass kein Benutzer oder Roboter Anforderungen ausführen kann. Sie können auch eine Integration Service Automation Ops-Richtlinie einrichten, um die gesamten UiPath GenAI-Aktivitäten für Mandanten, Gruppen oder Benutzer in Ihrer Organisation auszublenden.

Sind GenAI-Aktivitäten lokal verfügbar?

Nein. Sie können lokale Roboter verwenden, die Zugriff auf den Orchestrator in der Cloud haben. GenAI-Aktivitäten, AI Trust Layer und Kontextgrundlage sind jedoch derzeit nur in der Automation Cloud verfügbar.

Warum werden in Studio Web oder Studio Desktop keine GenAI-Aktivitäten angezeigt?

Wenn Sie die GenAI-Aktivitäten in Studio Desktop oder Studio Web nicht sehen, stellen Sie sicher, dass Sie:

• Sie verfügen nicht über eine Automation Ops-Richtlinie, die Sie an der Verwendung von GenAI-Aktivitäten hindert.
• Verwenden Sie die Studio Desktop-Version 2023.10 oder höher.

Warum schlagen GenAI-Aktivitäten in meinen Automatisierungen fehl?

Fehler können aus folgenden Gründen auftreten:

Ratenbegrenzung: UiPath hat Sicherheitsvorkehrungen eingeführt, um sicherzustellen, dass GenAI-Aktivitäten nicht missbraucht oder missbraucht werden. Es kann ein Ratenlimitfehler auftreten, der basierend auf der Gesamtzahl der Token berechnet wird (entsprechen in etwa der Wortanzahl), die innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls übermittelt wurden. Wenn dieser Fehler auftritt, konfigurieren Sie Ihren Workflow so neu, dass Sie mehrere GenAI-Aufrufe mit kleineren Kontextfenstern enthalten, GenAI-Aktivitätsausführungen über mehrere Workflows hinweg trennen oder Verzögerungen in den Workflows hinzufügen. Wenn Sie der Meinung sind, dass dieser Fehler ohne Grund aufgetreten ist oder Ihre Einführung von GenAI-Aktivitäten blockiert, wenden Sie sich an Ihr Kontoverwaltungsteam.

Automation Ops-Richtlinie: Eine AI Trust Layer Automation Ops-Richtlinie kann Ihren Mandanten für die Ausführung von Aktivitäten blockieren. Wenden Sie sich an Ihren Administrator und stellen Sie sicher, dass die Richtlinie deaktiviert ist, um die Aktivitäten zu verwenden.

Kontextfenster überschritten: Alle in den GenAI-Aktivitäten unterstützten Modelle verfügen über sehr explizite Kontextfenster, was bedeutet, dass nur eine Textzeichenfolge einer bestimmten Länge unterstützt wird. Überprüfen Sie die Dokumentation des LLM-Anbieters, um die einzelnen Modellgrenzen zu sehen (ausgedrückt in Token, können aber leicht in Wortanzahlen umgewandelt werden). Berücksichtigen Sie die zur Laufzeit erwartete Länge Ihrer Eingaben. Eine weitere Option ist die Verwendung von Kontextgrundlage zur Analyse von Inhalten, die das Kontextfenster für eine einzelne Anforderung überschreiten können.

Fehler zur Kontextgrundlage: Sehen Sie sich die häufig gestellten Fragen zur Kontextgrundlage an, und stellen Sie sicher, dass Sie die Best Practices befolgen, insbesondere bezüglich der unterstützten Dateitypen.

Warum ist ein bestimmtes Modell in der Inhaltsgenerierung oder Bildanalyse nicht verfügbar?

UiPath ermöglicht Ihnen den Zugriff auf qualitativ bewährte, unternehmensbereite Modelle auf anbieteragnostische Weise. Mit den Aktivitäten Inhaltsgenerierung und Bildanalyse können Sie Modelle auswählen, die UiPath für die Verwendung von GenAI-Aktivitäten lizenziert und validiert hat. Wenn Sie und Ihre Organisation ein Modell unterstützen möchten, wenden Sie sich an Ihr Kontoteam oder kontaktieren Sie uns über das UiPath Community-Forum.

Warum erhalte ich eine suboptimale Ausgabe von meinen GenAI-Aktivitäten?

Bei den Aktivitäten zur Inhaltsgenerierung oder Bildanalyse , bei denen Sie die Eingabeaufforderung direkt steuern, besteht die wahrscheinlichste Ursache für eine suboptimale Ausgabe darin, dass die Eingabeaufforderung nicht richtig formuliert ist oder kritische Variablen/Argumente nicht korrekt aufgefüllt werden. Verwenden Sie ein Modell, um Ihre Aufforderung besser zu formulieren, indem Sie Ihren Anwendungsfall, die erwartete Ausgabe und die von Ihnen verwendete Eingabeaufforderung erklären. Falsch formulierte oder undeutliche Aufforderungen können zu unerwarteten Ergebnissen führen.

Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Workflows ausgewogen testen, insbesondere bei GenAI-Aktivitäten. Stellen Sie sicher, dass Sie Meldungen protokollieren und Variablen und Argumente korrekt angezeigt werden.

Wenn Sie Kontextgrundlage verwenden, stellen Sie sicher, dass der Index, auf den Sie verweisen, ordnungsgemäß erfasst wurde. Wenn Sie eine Datei verwenden, stellen Sie sicher, dass die Datei in einem unterstützten Format ist.

Ihre Aufforderung wird möglicherweise abgeschnitten, weil Sie ein Kontextfensterlimit erreichen.

Warum kann ich kein Modell für Aktivitäten wie Kategorisieren, Named Entity Recognition oder Object Detection auswählen?

Aktivitäten wie Kategorisieren, Named Entity Recognition oder Objekterkennung sind so konzipiert, dass sie mithilfe einer vorab getesteten Eingabeaufforderung und Modellkombination die beste Ausgabe für eine bestimmte Aufgabe liefern. Alle diese Aufgaben können auch mit einer benutzerdefinierten Eingabeaufforderung ausgeführt werden, wenn Sie mehr Kontrolle über die Modellkonfiguration benötigen.

Was sind die Lizenzierungsanforderungen für die Verwendung von GenAI-Aktivitäten?

GenAI-Aktivitäten verbrauchen AI Units pro Ausführung. Für jede Ausführung einer GenAI-Aktivität wird unabhängig von der Tokengröße 1 AI Unit auf das verfügbare Kontingent in Rechnung gestellt.

Wenn Sie Kontextgrundlage verwenden, unabhängig davon, ob ein vorhandener Index oder eine Datei vorhanden ist, kostet die Ausführung 2 AI Units. Also jede GenAI-Aktivitätsausführung (1 AI Unit) + Kontextgrundlage (1 AI Unit) = 2 AI Units pro Ausführung, bei der Kontextgrundlage verwendet wird.

Der Verbrauch von AI Units, der mit der Verwendung von GenAI-Aktivitäten verbunden ist, wird in Automation Cloud-Administrator auf der Registerkarte Verbrauchseinheiten der Seite Lizenzierung auf Organisations- und Mandantenebene angezeigt.

Wenden Sie sich an Ihr Kontoverwaltungsteam, um AI Units zu erwerben.

Wie verwende ich Kontextgrundlage in GenAI-Aktivitäten?

Kontextgrundlage ist derzeit in der Aktivität zur Inhaltsgenerierung verfügbar. Sie können einen Index (ein Repository von Dokumenten, auf denen die Eingabeaufforderung basiert) verwenden oder eine Datei für eine Just-in-Time-Kontexterstellung hochladen. Sie funktioniert, indem alle in der Aufforderung übermittelten Daten entnommen und der Index oder die Datei nach kontextuell relevanten Daten durchsucht wird, auf denen die Aufforderung basiert.

Aktuelle Informationen finden Sie unter Häufig gestellte Fragen zur Kontextgrundlage und Best Practices .

Wie kann ich Human-in-the-Loop einbeziehen, um GenAI-Aktivitätsausgaben zu validieren?

Mit GenAI-Aktivitäten können Sie Entwicklungszeit sparen und ansonsten sehr komplexe, deterministische Workflows erstellen. Allerdings müssen Sie angeben, dass alle GenAI-Ausgaben Inferenzen sind. Sie können Inferenzen mit besseren Anweisungen (Aufforderung) für das Modell, höherwertigen Eingaben/Variablen und der Gliederung Ihrer Abfragen und Aufgaben in einen geeigneten Kontext optimieren.

Wir empfehlen Ihnen jedoch, Validierungsschritte einzurichten, bei denen ein Roboter eine Schleife für einen Menschen verwendet, um sicherzustellen, dass die GenAI-Ausgabe korrekt war. Dies muss nicht bei allen Workflows passieren. In vielen Fällen können Sie einen Punktzahl- oder Auswertungsschwellenwert integrieren, der einen Menschen in der Schleife erfordert (möglicherweise mithilfe einer GenAI-Aktivität für die Auswertung). Für die Validierung durch Menschen bietet UiPath eine Vielzahl von Optionen an:

• Action Apps – Action Apps allow you to build custom app interfaces using UiPath Apps that offer the full breadth of Apps capabilities (including Integration Service activities/API calls, etc.). You can configure where and how GenAI activity outputs are displayed, action options that would dictate the next steps that the robot takes, etc. There are Marketplace templates available to get you started. By inserting Create App Task and Wait for App Task and Resume activities, you can pause a robot in the middle of its operation until an assigned business owner or user validates the output. The robot remains in a waiting state until the Action App task is completed.

• Action Center-Aufgaben – Sie können auch einfache Action Center-Aufgaben verwenden. Beachten Sie, dass sie nicht so viele Funktionen oder Anpassungsoptionen bieten wie Action Apps.

Kann ich meine eigene Instanz eines Modells über einen Cloud-Dienst wie Azure OpenAI verwenden?

Sie können die Integration Service-Drittanbieter-Connectors verwenden, um eine Verbindung mit beliebten Clouddiensten wie Azure OpenAI, OpenAI usw. herzustellen.

Welche Art von Anwendungsfällen kann ich mit GenAI-Aktivitäten erreichen?

Generative KI kann sehr komplexe Aufgaben für RPA-Entwickler relativ einfach machen. Mit GenAI-Aktivitäten wird die Arbeit mit LLMs im Kontext von Studio, Studio Web, Apps usw. einfach. Sehen Sie sich die folgende Liste an, um zu sehen, was Sie mit GenAI-Aktivitäten machen können:

• Ticketkategorisierung in der Service Desk-Automatisierung: Mit der Aktivität Kategorisieren in Kombination mit gängigen Integration Service-Connectors wie ServiceNow, Freshdesk usw. können Sie die Kategorisierung und Weiterleitung von Tickets verwalten.
• Meeting minutes summary: Using the Summarize Text activity, you can summarize meeting transcripts and then send the summary to team members using popular email connectors or messaging apps, like Slack or Microsoft Teams.
• Automatisierte Nachverfolgung für ungelöste Kundenprobleme: Mit der Aktivität E-Mail generieren ( Generate Email ) können Sie benutzerdefinierte Anweisungen und Anforderungen an den E-Mail-Text direkt eingeben und eine E-Mail in HTML- oder Textformat ausgeben. Sie können diese E-Mail dann mit einer Gmail- oder Microsoft Outlook 365-E-Mail-Send-Aktivität (Send Email) senden.
• Überschreiben von technischer Dokumentation für unterschiedliche Zielgruppen: Nutzen Sie die Aktivität Rewrite , um die technische Dokumentation für nicht-technische Benutzer und Teams zu vereinfachen.
• Interne Richtlinienübersetzung für globale Teams: Mit der Aktivität Translate können Sie Richtlinien und Dokumente für eine der unterstützten Sprachen oder eine benutzerdefinierte Sprache übersetzen.
• Erkennen der Sprache von Kundenanfragen für mehrsprachige Unterstützung: Erkennen Sie die Sprache eingehender Kundenanfragen mithilfe der einfachen Aktivität Detect Language , um sie an das entsprechende Team weiterzuleiten.
• Vertragserstellung mit interner Datenintegration: Lassen Sie Rechtsteams auf ein Korpus von bereits geschriebenen Verträgen verweisen, um Stil, Tonfall und Verweis auf relevanten Kontext zu berücksichtigen, indem Sie die benutzerdefinierte Aufforderungsaktivität Content Generation mit der Option Existing Index für die Kontexterschließung verwenden.
• Produktbeschreibung mit Bildintegration für E-Commerce: Verwenden Sie die Bildanalyse , um eine benutzerdefinierte Produktbeschreibung eines Bilds zur Verwendung in E-Commerce-Apps oder für Bestandsverwaltungssysteme zu generieren.
• Bestandsverwaltung und Qualitätskontrolle: Erkennen Sie fehlerhafte Elemente aus einer Produktionslinie mithilfe von benutzerdefinierten Kriterien in der Aktivität Detect Object .
• Erkennen von Unterschieden in Produktversionen aus Gründen der Compliance: Vergleichen Sie mehrere Produktbilder, um Unterschiede und Compliance-Verstöße mithilfe der Aktivität Image Comparison zu ermitteln.
• Dokumenttypklassifizierung in der HR-Automatisierung: Überprüfen Sie gescannte Kopien von Dokumenten und klassifizieren Sie sie nach benutzerdefinierten Kriterien mithilfe der Aktivität Image Classification .
• Stimmungsanalyse des Kundenfeedbacks zur Produktverbesserung: Überprüfen Sie Kundenfeedback und Bewertungen, um mithilfe der Aktivität Sentiment Analysis Empfehlungen für Produktfeedback zu erstellen.
• Erkennen von Duplikaten in F&E-Vorschlägen: Vergleichen Sie mehrere Vorschläge und bestimmen Sie mithilfe der Aktivität Semantic Ähnlichkeit , wo Duplikate vorhanden sind.