Meilleures pratiques

Cette section comprend des informations sur l'utilisation efficace de l'ancrage en contexte (Context Grid).

Démarrage

To start using Context Grounding, follow these steps:

1. Assurez-vous d'utiliser Studio Web ou Studio Desktop version 2024.4 ou ultérieure.
2. In Automation Cloud^TM, in Integration Service, establish a connection to the UiPath GenAI Activities connector.

   This allows you to use the GenAI Activities in Studio.

3. To create and manage indexes, access the Context Grounding tab in Automation Cloud™ > Admin > AI Trust Layer. You can then query indexes from Autopilot for everyone or from the GenAI Activities.

Context Grounding in UiPath GenAI Activities

Pour utiliser l'ancrage dans le contexte, vous avez besoin d'un ensemble de données (par exemple, un groupe de documents) facilement disponible. Ensuite, l'ancrage en contexte peut interagir avec vos données en trois phases :

1. Établissez votre source de données pour l'ancrage dans le contexte.
   • Context Grounding follows shared folder permissions. Use a folder with appropriate access to manage and query from data.
   • Create a connection to the supported Integration Service data sources or add data to a shared Orchestrator bucket location.
2. Ingérer les données de votre source de données dans l'ancrage en contexte (Context Grid).
   • Use the Context Grounding tab in the AI Trust Layer admin to create, sync, and delete indexes.
   • Use the Update Context Grounding Index activity to sync an index you have created. This allows non-admins to help manage the data freshness of an index based on new data.
3. Interrogez et ancréez des invites avec vos données.
   • Use the Content Generation activity or Autopilot for everyone to query over documents and use information to augment or ground prompts.

Gestion du pipeline d'ingestion

You can manage the ingestion pipelines in two ways:

• Through the Context Grounding tab in AI Trust Layer. See Governing contextual data for GenAI features.
• Through the Update Context Grounding Index activity, part of the UiPath GenAI activities package.

Querying data with Context Grounding

The Content Generation activity features two options for working with documents: File resource and Existing index.

Ressource de fichier

The File resource option allows you to use file variables from previous activities (like a document downloaded from Google Drive) and have Context Grounding perform a just-in-time (JIT) style of RAG. This means it ingests the document into an index, searches across it, augments the prompt, and then deletes the index, so the data is not persistent.

Remarque :

• Gardez ces documents plus petits (moins de 50 pages). Les activités Integration Service ont une fenêtre d'expiration dans laquelle tout le traitement ci-dessus doit avoir lieu.
• Si vous avez un PDF avec des images numérisées, nous vous recommandons d’utiliser l’option Document Understanding OCR dans l’activité Extraire des données (Extract Data) après avoir téléchargé un fichier pour extraire le texte de ces images (car Context fois que l’ancrage dans le contexte ne prend pas encore en charge les images). Transmettez cette sortie extracted_data dans l'invite avec cette ressource de fichier pointant vers votre fichier téléchargé.

Index existant

The Existing index option allows you to use an index you have previously created through AI Trust Layer. You query across a persistent index into which you've ingested documents from your data source. You can re-use this index as many times as you like until you delete it.

Use the Log Message activity after Content Generation in the workflow sequence to gather detailed information:

• Input the Top Generated Text or Citations string output variables from Content Generation to see the LLM generation response after the workflow execution.
• Input the Citations string variable to see the semantic search results used to influence the generation output. This works only for PDF and JSON data types.