Mejores prácticas

Esta sección incluye información sobre cómo utilizar Context Grounding de forma eficaz.

Primeros pasos

Para empezar a utilizar Context Grounding, sigue estos pasos:

1. Asegúrate de utilizar la versión 2024.4 o posterior de Studio Web o Studio Desktop.
2. En Automation Cloud^TM, en Integration Service, establece una conexión al conector de actividades de UiPath GenAI .

   Esto te permite utilizar las actividades de GenAI en Studio.

3. Para crear y gestionar índices, accede a la pestaña Conexión a tierra del contexto en Automation Cloud™ > Admin > Capa de confianza de IA. A continuación, puedes consultar los índices de Autopilot para todos o desde las actividades de GenAI.

Conexión a tierra del contexto en las actividades de UiPath GenAI

Para utilizar Context Grounding necesitas un conjunto de datos (p. ej., un grupo de documentos) fácilmente disponible. Entonces, Context Grounding puede interactuar con tus datos en tres fases:

1. Establece tu origen de datos para Context Grounding.
   • La conexión a tierra del contexto sigue los permisos de la carpeta compartida. Utilice una carpeta con acceso adecuado para gestionar y consultar desde los datos.
   • Crea una conexión a las fuentes de datos de Integration Service compatibles o añade datos a una ubicación de depósito compartida de Orchestrator.
2. Ingerir datos de tu origen de datos en Context Grounding.
   • Utiliza la pestaña Conexión a tierra del contexto en el administrador de la capa de confianza de IA para crear, sincronizar y eliminar índices.
   • Utiliza la actividad Actualizar índice de conexión a tierra del contexto para sincronizar un índice que hayas creado. Esto permite a los no administradores ayudar a gestionar la actualización de los datos de un índice en función de los nuevos datos.
3. Consultas y solicitudes de tierra con tus datos.
   • Utiliza la actividad Generación de contenido o Autopilot para que todos puedan consultar los documentos y utilizar la información para aumentar o aterrizar las solicitudes.

Gestionar el proceso de ingestión

Puedes gestionar los procesos de ingestión de dos maneras:

• A través de la pestaña Conexión a tierra de contexto en la capa de confianza de IA. Consulta Controlar los datos contextuales para las características de GenAI.
• A través de la actividad Actualizar índice de conexión a tierra del contexto , parte del paquete de actividades de UiPath GenAI.

Consultar datos con Context Grounding

La actividad Generación de contenido presenta dos opciones para trabajar con documentos: Recurso de archivo e Índice existente.

Recurso de archivo

La opción Recurso de archivo te permite utilizar variables de archivo de actividades anteriores (como un documento descargado de Google Drive) y hacer que Context Grounding realice un estilo RAG justo a tiempo (JIT). Esto significa que ingiere el documento en un índice, busca en él, aumenta la solicitud y luego elimina el índice, por lo que los datos no son persistentes.

Nota:

• Mantén estos documentos más pequeños (menos de 50 páginas). Las actividades de Integration Service tienen una ventana de tiempo de espera en la que debe tener lugar todo el procesamiento anterior.
• Si tienes un PDF con imágenes escaneadas, recomendamos utilizar la opción OCR de Document Understanding en la actividad Extraer datos después de haber descargado un archivo para extraer el texto de estas imágenes (ya que Context Grounding aún no admite imágenes). Pasa esa salida extracted_data a la solicitud con ese recurso de archivo apuntando a tu archivo descargado.

Índice existente

La opción Índice existente te permite utilizar un índice que hayas creado previamente a través de la capa de confianza de IA. Consultas a través de un índice persistente en el que has ingerido documentos de tu origen de datos. Puedes reutilizar este índice tantas veces como quieras hasta que lo elimines.

Utiliza la actividad Registrar mensaje después de Generación de contenido en la secuencia del flujo de trabajo para recopilar información detallada:

• Introduce las variables de salida Texto más generado o Citas de la generación de contenido para ver la respuesta de generación de LLM después de la ejecución del flujo de trabajo.
• Introduce la variable de cadena Citas para ver los resultados de la búsqueda semántica utilizados para influir en la salida de la generación. Esto solo funciona para los tipos de datos PDF y JSON.