CommPath LLM vs Preview LLM

Remarque : pour générer vos extractions, vous avez le choix entre deux LLM disponibles :

1. CommPath LLM
2. Aperçu de LLM

Vous trouverez ci-dessous un aperçu de certaines des considérations à prendre en compte lors du choix d'une LLM à utiliser. Si votre cas d'utilisation nécessite l'extraction de plus de 30 champs par message, nous vous recommandons actuellement d'utiliser l' Aperçu LLM (Preview LLM).

CommPath LLM

• Utilise le LLM propriétaire d’UiPath®, affiné pour les données de communications.
• Actuellement limité à l'extraction d'env. 30 champs par message​.
• Moins de latence que le LLM d'aperçu​.
• Peut être affiné en fonction de vos données.
• L'amélioration des performances de CommPath, à la fois en termes de nombre de champs pouvant être extraits et de vitesse d'inférence du modèle, constitue une priorité élevée.
• Fournit des confiances d'occurrence spécifiques (consultez la section Automatisation avec GenEx pour plus de détails) par rapport à Aperçu LLM.​

Aperçu LLM​

• Utilise le modèle GPT d’Azure OpenAI comme LLM sous-jacent.
• UiPath® ne peut pas garantir la disponibilité, car cela dépend entièrement des points de terminaison Azure OpenAI. Si les points de terminaison sont en panne ou surchargés, UiPath® ne peut pas garantir la disponibilité​.
• Vous pouvez extraire plus de 30 champs par message.
• Une latence plus élevée par rapport à CommPath LLM​.
• Limité à l'apprentissage en contexte​.
  Remarque : Lorsque vous utilisez l'apprentissage en contexte, la plate-forme ne peut apprendre qu'à partir de ce que vous lui invitez. Communications Mining peut affiner automatiquement l'invite dans une certaine mesure, mais le modèle n'apprend à partir d'aucune validation générée par l'utilisateur.

Utilisez les paramètres illustrés ci-dessous pour sélectionner le LLM que vous souhaitez utiliser pour l' Extraction générative.

CommPath LLM est activé par défaut. Pour activer l' Aperçu LLM ( Preview LLM), les bascules de l'image suivante sont requises.

Si le bouton Utiliser le modèle d' extraction générative (Use preview Generative Extraction model) est désactivé, cela signifie que vous utilisez CommPath LLM.

Lorsque les options Utiliser les fonctionnalités d’IA génératives ( Use generative AI features ) et Utiliser le modèle d’extraction génératif d’ aperçu (Use preview Generative Extraction model) activées, la plate-forme utilise le point de terminaison UiPath® Azure OpenAI dans le processus d’extraction.

Approche recommandée

1. Commencez à entraîner vos extractions avec CommPath LLM.
2. Si les extractions sont extraites correctement, continuez à entraîner les extractions à l'aide de CommPath LLM. Sinon, en raison du nombre élevé de champs ou des tables volumineuses dans chaque message, passez à l' Aperçu LLM ( Preview LLM). ​

   Pour déterminer si vos extractions sont correctes, vérifiez les statistiques de validation dans l'onglet Extraction générative ( Generative Extraction ), sur la page Validation . Si la précision et le rappel des extractions sont appropriés pour votre cas d'utilisation, continuez à utiliser le LLM CommPath.

   Si des points de données ne sont pas extraits comme prévu avec CommPath LLM:

   1. Épinglez la version actuelle du modèle en accédant aux modèles et sélectionnez épingler sur la version de modèle la plus récente.
   2. Contactez votre représentant UiPath®, en notant la version du modèle sur laquelle les extractions ne fonctionnaient pas bien. Votre représentant UiPath® travaillera directement avec l’équipe produit Communications Mining pour rechercher et mettre en œuvre des améliorations.​
3. Si vous utilisez l' Aperçu LLM ( Preview LLM), continuez à entraîner votre modèle de la même manière que vous avez entraîné le LLM CommPath. Parcourez-le et fournissez des exemples corrects pour chacune de vos extractions.

Remarque : lorsque vous sélectionnez le modèle d' aperçu, seul ce modèle sera entraîné pour l'extraction générative, sans entraîner simultanément un modèle CommPath. Vous pourrez ainsi obtenir une formation et une validation plus rapides pour les utilisateurs du modèle d’aperçu. Si vous basculez sur CommPath, les prédictions continueront d'être fournies par le LLM d'aperçu (Preview LLM) jusqu'à ce qu'une version de modèle CommPath ait été entraînée (et vice versa).