Best Practices

Dieser Abschnitt enthält Informationen zur effektiven Nutzung von Kontextgrundlage.

Erste Schritte

To start using Context Grounding, follow these steps:

1. Stellen Sie sicher, dass Sie die Version 2024.4 oder höher von Studio Web oder Studio Desktop verwenden.
2. In Automation Cloud^TM, in Integration Service, establish a connection to the UiPath GenAI Activities connector.

   This allows you to use the GenAI Activities in Studio.

3. To create and manage indexes, access the Context Grounding tab in Automation Cloud™ > Admin > AI Trust Layer. You can then query indexes from Autopilot for everyone or from the GenAI Activities.

Context Grounding in UiPath GenAI Activities

Um Kontextgrundlage zu verwenden, benötigen Sie ein Dataset (z. B. eine Gruppe von Dokumenten). Dann kann Kontextgrundlage in drei Phasen mit Ihren Daten interagieren:

1. Legen Sie Ihre Datenquelle für Kontextgrundlage fest.
   • Context Grounding follows shared folder permissions. Use a folder with appropriate access to manage and query from data.
   • Create a connection to the supported Integration Service data sources or add data to a shared Orchestrator bucket location.
2. Erfassen Sie Daten aus Ihrer Datenquelle in Kontextgrundlage.
   • Use the Context Grounding tab in the AI Trust Layer admin to create, sync, and delete indexes.
   • Use the Update Context Grounding Index activity to sync an index you have created. This allows non-admins to help manage the data freshness of an index based on new data.
3. Abfragen und Verbindungsaufforderungen mit Ihren Daten.
   • Use the Content Generation activity or Autopilot for everyone to query over documents and use information to augment or ground prompts.

Verwalten der Erfassungspipeline

You can manage the ingestion pipelines in two ways:

• Through the Context Grounding tab in AI Trust Layer. See Governing contextual data for GenAI features.
• Through the Update Context Grounding Index activity, part of the UiPath GenAI activities package.

Querying data with Context Grounding

The Content Generation activity features two options for working with documents: File resource and Existing index.

Dateiressource

The File resource option allows you to use file variables from previous activities (like a document downloaded from Google Drive) and have Context Grounding perform a just-in-time (JIT) style of RAG. This means it ingests the document into an index, searches across it, augments the prompt, and then deletes the index, so the data is not persistent.

Hinweis:

• Halten Sie diese Dokumente kleiner (unter 50 Seiten). Integration Service-Aktivitäten haben ein Timeout-Fenster, in dem die gesamte oben genannte Verarbeitung erfolgen muss.
• Wenn Sie eine PDF-Datei mit gescannten Bildern haben, empfehlen wir, die Option Document Understanding OCR in der Aktivität Extract Data zu verwenden, nachdem Sie eine Datei heruntergeladen haben, um den Text aus diesen Bildern zu extrahieren (da Kontextgrundlage noch keine Bilder unterstützt). Übergeben Sie die extracted_data -Ausgabe an die Eingabeaufforderung, wobei die Dateiressource auf Ihre heruntergeladene Datei verweist.

Vorhandener Index

The Existing index option allows you to use an index you have previously created through AI Trust Layer. You query across a persistent index into which you've ingested documents from your data source. You can re-use this index as many times as you like until you delete it.

Use the Log Message activity after Content Generation in the workflow sequence to gather detailed information:

• Input the Top Generated Text or Citations string output variables from Content Generation to see the LLM generation response after the workflow execution.
• Input the Citations string variable to see the semantic search results used to influence the generation output. This works only for PDF and JSON data types.