Contextes

Ajoutez un index ou un ensemble d'entités Data Fabric comme contexte d'agent, puis configurez sa stratégie de recherche, son étendue ou son type d'entité pour contrôler ce que votre agent récupère.

Utiliser des index dans les agents

Les index permettent aux agents d'accéder aux bases de connaissances nécessitant une autorisation. Cela aide les agents à raisonner en utilisant des données spécifiques au métier. Pour obtenir des conseils sur l'exploitation efficace du contexte, consultez la section Meilleures pratiques en matière d'ingénierie contextuelle.

Pour configurer un modèle personnalisé pour les fonctionnalités d'ancrage dans le contexte, reportez-vous à Configuration des LLM.

Pour ajouter un index comme contexte pour votre agent, procédez aux étapes suivantes dans la section Contextes :

1. Sélectionnez Ajouter un contexte, puis sélectionnez Index d'ancrage dans le contexte.
2. Sélectionnez un index dans la liste disponible ou sélectionnez Create new (Créer nouveau) pour créer un nouvel index dans Orchestrator. Pour de plus amples informations, consultez la section Index.
3. Fournissez une Description de votre contexte.
4. Configurez la stratégie de recherche à l’aide du panneau Propriétés. Vous pouvez contrôler le type de requête, la précision et la pertinence du contexte à l’aide des paramètres suivants :
   • Semantic (Sémantique) : sélectionnez cette option pour les requêtes sémantiques si vous utilisez des sources de données textuelles.
     • Relevance score threshold (Seuil de la note de pertinence) : désigne le seuil de la note de similarité appliqué après la récupération et le reclassement des blocs pertinents. Les blocs pertinents dont la note est inférieure à ce seuil ne sont pas retournés. Utilisez ce champ pour obtenir des résultats plus précis. Lorsque vous augmentez ce nombre, l'ancrage dans le contexte filtre et ancre uniquement les requêtes qui possèdent les meilleures notes.
     • Résultats maximaux générés : fait référence au nombre de segments renvoyés par ancrage dans le contexte à partir de la requête d'un utilisateur. Cela permet de réduire la charge utile d'ancrage dans le contexte de la génération LLM (taille globale du jeton de l'appel LLM) et peut servir de filtre supplémentaire sur les résultats que vous obtenez du service Ancrage dans le contexte. L'augmentation du nombre de résultats augmente le nombre de blocs retournés.
     • Requête : la requête de la stratégie de recherche. Ce champ prend en charge les valeurs statiques, ainsi que les modes Statique, Argument et Dynamique.
   • Structuré (Aperçu) : sélectionnez cette option pour les requêtes structurées si vous utilisez des sources de données tabulaires. Prend en charge le format de données CSV.
   • DeepRAG : sélectionnez cette option pour activer la synthèse et la récupération avancées de plusieurs documents. Pour des détails, reportez-vous à Utilisation de DeepRAG.
     • Activer les citations – Activer les citations pour les requêtes DeepRAG.
     • Invite : L'invite utilisée pour la requête DeepRAG. Ce champ prend en charge les valeurs statiques, ainsi que les modes Statique, Argument et Dynamique.
5. Limitez l'étendue de la recherche à l'aide des paramètres suivants :
   • Préfixe du chemin de dossier : utilisez ce champ pour spécifier le chemin du dossier dans lequel vos documents cibles sont stockés. Vous pouvez entrer manuellement un chemin statique, tel que /documents/project, ou utiliser un argument dynamique, ce qui permet à l’agent de rechercher différents dossiers en fonction des entrées d’exécution.
   Remarque :

   Par défaut, seuls les fichiers situés directement dans le dossier spécifié sont indexés. Les fichiers stockés dans les sous-dossiers ne sont pas inclus automatiquement. Pour inclure des fichiers de sous-dossiers, ajoutez /** au chemin (par exemple, /documents/project/**).Si les fichiers dans les sous-dossiers ne sont pas inclus, l'erreur suivante peut s'afficher: « Aucun fichier valide à utiliser pour DeepRAG.Veuillez mettre à jour et resynchroniser votre index ou utiliser un modèle de correspondance différent. »

   • Extension de fichier : sélectionnez les types de fichiers contenus dans l'index. Pour DeepRAG, seuls les fichiers PDF sont pris en charge.

Utilisation d'entités Data Fabric dans des agents

Outre les index, les agents peuvent utiliser les entités Data Fabric directement comme contexte. Cela permet à un agent d’interroger un système d’enregistrement directement depuis les systèmes d’entreprise et de raisonner sur les valeurs actuelles sans que vous ayez à créer ou à gérer un index.

Les types d’entité natifs et fédérés sont pris en charge pour être ajoutés en tant que contexte. Une entité native stocke ses enregistrements dans UiPath, tandis qu'une entité fédérée ne contient aucune donnée et lit en direct à partir d'un système externe ou d'une entité native à chaque interrogation. Pour obtenir une comparaison complète de ce que chaque type prend en charge, consultez la section Types d’entités. Pour de plus amples informations sur la création et la configuration d'entités, consultez la section Créer une entité.

Pour ajouter une entité Data Fabric définie comme contexte pour votre agent, procédez aux étapes suivantes dans la section Contextes :

1. Sélectionnez Ajouter un contexte, puis sélectionnez Entités Data Fabric.
   Remarque :

   Cette vue affiche uniquement les entités au niveau du dossier.

2. Recherchez et sélectionnez jusqu’à cinq entités dans la liste. Les entités sont regroupées dans Dans la solution actuelle et Ressources disponibles, et chacune affiche un libellé natif ou fédéré . Vous pouvez éventuellement utiliser le bouton Afficher pour afficher les détails d'une entité.
3. Sélectionnez Ajouter pour ajouter les entités sélectionnées à votre agent.
   Remarque :

   Les entités fédérées qui se connectent à un système externe peuvent avoir des paramètres requis, en fonction de ce dont le connecteur de ce système a besoin pour lire les données. Si l’entité que vous avez ajoutée en possède, son panneau Propriétés les répertorie. Saisissez les valeurs des paramètres requis avant que l'agent ne puisse interroger cette entité.

Les entités apparaissent comme des contextes pour votre agent, chacune portant son libellé Natif ou Federated et prête à être interrogée.