Konfigurieren des Modells

Um das zugrunde liegende LLM sowie dessen Einstellungen zu konfigurieren, gehen Sie wie folgt vor. Das Ändern dieser Einstellungen kann sich auf die Vorhersagen des Modells auswirken und seine Leistung verbessern.

1. Wählen Sie auf der Registerkarte Erstellen das Zahnradsymbol für die Modellkonfiguration.
2. Konfigurieren Sie dann im Seitenbereich das Modell wie folgt:
   • Intelligente Vorverarbeitung – Aktiviert das Bild- und Textmodell für Tabellendaten und verbessert die Tabellenerkennung und -rekonstruktion. Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:
     • Keine – Diese Standardoption ist für die meisten Dokumente geeignet, die keine Tabelleninhalte enthalten.
     • Tabellenmodell – Mini – Für Tabelleninhalte und Latenz optimiert. Diese Option eignet sich am besten für Dokumente mit einfachen Tabellen oder mehreren Tabellen.
     • Tabellenmodell – Für komplexere Tabelleninhalte optimiert. Diese Option eignet sich am besten für Dokumente mit komplexen geschachtelten Tabellen, Tabellen mit zusammengelegten Zellen, Aufzählungspunkten oder Tabellen, die sich über mehrere Seiten erstrecken​.
   • Extraktionsmodell – Das zugrunde liegende LLM für die Extraktion.
   • Erweiterte Optionen – Erweitert werden alle vorkonfigurierten Felder angezeigt.
     • Temperatur – Die zu verwendende Probenahmetemperatur. Wählen Sie eine Zahl zwischen 0,0 und 2,0. Höhere Werte machen die Ausgabe zufälliger​.
     • Top P – Nur Samples aus Token mit der Wahrscheinlichkeitsmasse top_p​. Wählen Sie eine Zahl zwischen 0,0 und 1,0.
     • Seed - Falls angegeben, sollten wiederholte Anforderungen mit demselben Seed und denselben Parametern dasselbe Ergebnis liefern​.
     • Häufigkeitsstrafe – Wählen Sie eine Zahl zwischen -2,0 und 2,0. Positive Werte verringern die Wahrscheinlichkeit, dass das Modell Token wiederholt, die bereits im Text erschienen sind.
     • Prompt überschreiben – Überschreibt den standardmäßigen Systemprompt mit einem neuen Wert. Diese Option ist standardmäßig deaktiviert. Nach der Aktivierung werden die Optionen Prompt mit Aufgabenanweisungen anhängen und Prompts mit Feldanweisungen anhängen ebenfalls für die Konfiguration aktiviert.

Hinweis: Alle erweiterten Optionen wurden basierend auf der internen UiPath-Forschung und -Tests auf die Standardeinstellungen vorkonfiguriert.

Beispiel für eine intelligente Vorverarbeitung

Auf folgender Abbildung sehen Sie ein Beispiel für eine Extraktion, die LLM ohne Verwendung des Tabellenmodells abfragt, wobei die Werte aus der Spalte this period mit denen in der Spalte year to date verwechselt werden.

Auf folgender Abbildung sehen Sie ein Beispiel für eine Extraktion mithilfe des Tabellenmodells, bei der die Werte aus beiden Spalten, this period und year to date, korrekt extrahiert werden.