Preguntas frecuentes sobre la contextualización

¿Tengo acceso a Context Grounding?

Context Grounding es accesible para todos los tenants y organizaciones.

¿Está disponible Context Grounding solo en implementaciones en la nube?

No, la contextualización está disponible tanto en implementaciones en la nube como locales.

¿Cómo se licencia Context Grounding?

Cargos de Contextualización por búsquedas o RAG a medida que se ejecuta a través de sus superficies de productos UiPath compatibles. Para obtener más información, consulta Licencias de Contextualización.

¿Cómo funciona Context Grounding?

Context Grounding ofrece dos servicios:

• BD vectorial gestionada como servicio: te facilitamos la conversión de tus datos en representaciones incrustadas.
• Recuperación de generación aumentada (RAG) como servicio: Context Grounding consulta datos de varios productos de automatización, recupera los resultados más relevantes y aumenta las solicitudes con esos resultados para garantizar que las generaciones sean más específicas.

¿Context Grounding es lo mismo que RAG?

Context Grounding proporciona un servicio RAG en tiempo de ejecución para las experiencias de UiPath GenAI. Sin embargo, también proporciona una base de datos vectorial gestionada como servicio para ayudar a gestionar los datos utilizados en tiempo de ejecución. Esto garantiza una búsqueda de alta calidad y resultados generados.

¿Cómo uso Context Grounding?

Puedes utilizar la contextualización a través de las actividades de UiPath GenAI, Autopilot for Everyone y agentes.

¿Qué tipos de datos puedo utilizar en Context Grounding?

Context Grounding actualmente funciona con los siguientes formatos de datos: PDF, JSON, CSV, DOCX, TXT, XLS.

¿Puedo importar datos empresariales adicionales a Context Grounding?

Para aprovechar Context Grounding, debes importar datos en depósitos de almacenamiento de UiPath Orchestrator (a través de carga directa, actividad de Studio o API).

A continuación, puedes utilizar las actividades de Context Grounding para ingerir e indexar, y gestionar los datos consultados para garantizar resultados altamente relevantes.

¿Existe un límite en la cantidad de datos que puedo incluir en Context Grounding?

El límite de datos que puedes utilizar para fundamentar tus solicitudes se basa en los límites de tamaño del token de la ventana de contexto del modelo. Consulta el modelo que estás utilizando para ejecutar el RAG (p. ej., en las actividades de GenAI) para determinar los posibles umbrales de límite de tokens.

• Límite de índice: hay un límite de diez índices por tenant. Te recomendamos que mantengas una relación 1-1 entre los depósitos de Orchestrator de los que estás ingiriendo datos para evitar la fuga de datos entre carpetas y garantizar la separación lógica de los datos que pueden necesitar ser consultados por diferentes usuarios para diferentes propósitos. Contextualización aprovecha los permisos de autorización de carpetas para ayudar a aplicar esta recomendación.
• Almacenamiento: no hay límite de almacenamiento en estos índices o dentro de ellos. Sin embargo, imponemos algunos límites a los clientes que han ingerido una cantidad de datos excesivamente alta.

¿Context Grounding elimina las alucinaciones?

No, pero reduce significativamente la probabilidad de alucinaciones porque las generaciones se basan en la información consultada de los datos proporcionados por el usuario. De forma predeterminada, Context Grounding proporciona una cita, o prueba de conocimiento, en la que se basó la generación. Esto significa que puedes verificar y validar el origen. Cuando Context Grounding no puede encontrar una respuesta correspondiente de alta confianza en los datos proporcionados, no intenta inventar respuestas. En su lugar, genera una respuesta como: "No se pudo encontrar una respuesta".

¿Puedo seleccionar dinámicamente qué LLM usar?

Sí. Puedes configurar tus propios LLM a través de AI Trust Layer. La pestaña Configuraciones de LLM te permite reemplazar modelos o suscripciones gestionadas por UiPath con tus propios modelos. Contextualización también es compatible con las API de OpenAI v1, lo que permite la compatibilidad con las últimas especificaciones de OpenAI y el acceso a modelos más nuevos.

Además, dentro de las actividades de GenAI de UiPath, puedes seleccionar qué LLM utilizar para ejecutar el proceso RAG de los disponibles en la puerta de enlace de LLM. UiPath gestiona las estrategias de ingestión y recuperación para optimizar los resultados.

¿Cómo se autoriza Context Grounding?

La puesta a tierra del contexto está en el ámbito del tenant. Admitimos la autorización a nivel de carpeta en los depósitos de Orchestrator, y Context Grounding aprovecha las políticas de autenticación y Automation Ops existentes.

¿Cómo se almacenan o comparten mis datos con Context Grounding?

Todos los datos compartidos con UiPath se tratan con estándares empresariales estándar de cumplimiento, cifrado y seguridad.

Context Grounding forma parte de la AI Trust Layer, lo que significa que tus datos nunca se almacenan fuera de UiPath, ni se utilizan para entrenar modelos de terceros.

¿Cómo se garantiza la seguridad de los datos?

Context Grounding tiene un alcance de tenant y aprovecha las políticas RBAC y AuthZ existentes en UiPath, además de cifrar los datos en reposo y en tránsito.

Como tiene ámbito de tenant, no se comparten datos entre índices dentro del mismo tenant o entre tenants.

¿Contextualización almacena mis archivos?

No. Los archivos se mantienen en la infraestructura de UiPath solo durante la ejecución de ingestión. Una vez completada la ingestión, los archivos sin formato no se conservan.

¿A dónde va mi archivo durante la ingestión?

Al iniciar una ingestión, Contextualización obtiene cada archivo del origen de datos utilizando las credenciales que autorizaste a través de la conexión de Integration Services configurada. Contextualización no almacena ninguna credencial.

Existen dos copias de corta duración mientras se ejecuta el trabajo: una copia de trabajo en el disco local del nodo de procesamiento y una copia de preparación interna utilizada por el proceso de procesamiento de documentos. Ambos tienen como ámbito el trabajo de ingestión activo y tu tenant, sin acceso entre tenants o entre trabajos.

¿Cuánto tiempo se conserva mi archivo durante la ingestión?

• La copia de trabajo se libera tan pronto como el documento termina de procesarse, ya sea que el resultado sea correcto o fallido.
• La copia de preparación se elimina cuando finaliza el flujo de trabajo de ingestión: en caso de éxito o de error.
• Si un evento de infraestructura (como un bloqueo de un trabajador) interrumpe un trabajo antes de que se ejecute la limpieza, los procesos automatizados eliminan cualquier archivo restante en una programación fija.

¿Qué retiene Contextualización después de la ingestión?

Una vez completada la ingestión, solo se conserva la representación derivada necesaria para impulsar la búsqueda y la recuperación: pasajes de texto extraídos, incrustaciones y metadatos estructurados, vinculados a tu conjunto de datos. Al eliminar el conjunto de datos, se eliminan estos artefactos derivados.

¿Qué sucede cuando se elimina un archivo del origen de datos?

Cuando se elimina un archivo del origen de datos, la siguiente ejecución de ingestión, ya sea desencadenada manualmente o a través de una ejecución programada, aplica en cascada la eliminación a los datos del índice correspondientes.