Analyser les fichiers

Analyser les fichiers

L'outil Analyze Files permet aux agents de traiter et de raisonner le contenu des fichiers à l'aide de LLM.

Pour ajouter l'outil Analyser les fichiers à votre agent, procédez comme suit :

1. Définissez les entrées de fichier. Dans le panneau Gestionnaire de données, ajoutez des arguments au schéma de votre agent pour les entrées de fichiers. Ceux-ci doivent être de type File.

   Figure 1. Créer des arguments d'entrée de fichier

   

   Important :

   L'argument d'entrée doit être explicitement référencé dans la requête utilisateur à l'aide de la syntaxe {{exampleInput}} . Les arguments d’entrée qui ne sont pas référencés sont ignorés et peuvent affecter le score de l’agent.

2. Ajoutez l'outil Analyser les fichiers à la définition de votre agent :

   1. Sélectionnez Ajouter un outil dans le panneau Outils.
   2. Dans la catégorie Outils intégrés , choisissez Analyser les fichiers.
   3. Mettez à jour le nom et la description de l’outil pour aider l’agent à mieux déterminer quand l’utiliser.

   

3. Comprendre les entrées de l'outil. L'outil est préconfiguré avec deux entrées principales :

   • attachments (Array) : Liste d'un ou plusieurs fichiers à analyser.
   • analysisTask (string) : une requête ou une instruction décrivant la tâche. Si votre cas d'usage implique un seul fichier, vous pouvez modifier la description du champ d'entrée pour indiquer qu'il s'agit d'une pièce jointe unique.

4. Exécutez l'agent avec des fichiers d'entrée.

   1. Ouvrez la fenêtre Configuration Debug  :
      1. Accédez à l'onglet Arguments du projet.
      2. Téléchargez vos fichiers d'entrée liés à votre argument attachments .
   2. Cliquez sur Enregistrer et exécutez la session de Debug.

5. Après avoir exécuté l'agent, inspectez la trace d'exécution dans le panneau inférieur.

Traçages de pièces jointes à un fichier

Lors de l'utilisation de l'outil Analyser les fichiers , toutes les entrées et sorties de fichiers sont capturées dans le panneau Piste d'exécution , dans l'onglet Historique . Le traçage fournit une visibilité détaillée sur la façon dont les pièces jointes ont été gérées pendant l’exécution de l’agent.

Pour chaque fichier, la trace affiche :

• ID : Un identifiant unique de la pièce jointe.

• Nom : Nom du fichier d'origine (par exemple, 1.jpg).

• Type MIME : Type de fichier détecté (par exemple, image/jpeg).

  Figure 2. L'analyse du fichier dans la piste d'exécution

  

Sélectionnez l'appel d'outil dans le traçage de l'exécution et accédez à l'onglet Fichiers pour télécharger le fichier.

Image 3. Comment télécharger un fichier à partir des traçages

Meilleures pratiques et FAQ

Astuce :

Reportez-vous à Utilisation des fichiers pour de plus amples détails sur l'utilisation de fichiers depuis des Processes Maestro, des workflows RPA ou des exécutions d'agent autonomes.

L'outil Analyze Files permet aux agents de traiter des documents et des images à l'aide de LLM. Bien qu'ils soient performants, il convient de tenir compte de certaines limitations et comportements importants lors de la conception d'agents centrés sur les fichiers.

Les gros fichiers peuvent dépasser les limites de jetons

Les agents traitent les fichiers en intégrant leur contenu dans les requêtes envoyées au LLM, lesquelles sont limitées par la capacité maximale en jetons du modèle. Les fichiers PDF volumineux ou les documents numérisés peuvent échouer sans message clair ou renvoyer des erreurs vagues telles que « Une erreur s'est produite », en particulier lorsqu'ils dépassent la limite de jetons du modèle.

Pour atténuer :

• Utilisez des modèles avec une capacité de jeton supérieure.
• Utilisez l'ancrage dans le contexte plutôt que l'intégration complète du fichier, en particulier pour les fichiers volumineux ou comportant plusieurs pages.
• Pré-indexez les documents et synchronisez-les avant ou pendant l'exécution de l'agent à l'aide d'outils personnalisés.

Les LLM redimensionnent les images.

Lorsque des fichiers image (par exemple, .jpg, .png, ) sont envoyés dans le cadre de la requête LLM, la plupart des modèles les redimensionnent automatiquement. Cela peut déformer les rapports d'aspect ou perdre des données au pixel près.

Évitez les requêtes qui s'appuient sur des coordonnées exactes, des cases de délimitation ou des comparaisons alignées sur les pixels (par exemple, les diff d'image nécessitant un positionnement x/y spécifique). Pour de plus amples informations, consultez le Guide de vision d'OpenAI pour le comportement de redimensionnement spécifique à un modèle.

Types de fichiers pris en charge

Les extensions de fichiers suivantes sont prises en charge : GIF, JPE, JPEG, PDF, PNG, WEBP.

La prise en charge du type de fichier varie selon le fournisseur LLM. Par exemple, la prise en charge des fichiers PDF peut échouer sur certains modèles Anthropic selon le nom du fichier ou l'encodage.

Conseils pour de meilleurs résultats

• Si vous travaillez avec de longs fichiers PDF, envisagez de les diviser en plus petits morceaux ou pages avant de les transmettre à l'agent.
• Les noms de fichiers doivent être propres : Les modèles Anthropic, en particulier, rejettent les noms de fichiers contenant des caractères spéciaux ou des espaces blancs répétés.
• Limitez le nombre d'images : Certains modèles comme GPT-4o prennent en charge un maximum de 10 à 50 images par requête.